Esprit Engineering
80331 München - Deutschland
Anwendungsprogrammierer/in
Arbeit
Vollzeit
ab 01.06.2026
Beschreibung
## Aufgaben
- Architekturentwicklung: Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse
- Agentic Workflows: Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z. B. "Propose, Refine & Revise") mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph
- Memory & Context Management: Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Age... weiter lesen
- Architekturentwicklung: Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse
- Agentic Workflows: Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z. B. "Propose, Refine & Revise") mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph
- Memory & Context Management: Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Age... weiter lesen
## Aufgaben
- Architekturentwicklung: Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse
- Agentic Workflows: Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z. B. "Propose, Refine & Revise") mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph
- Memory & Context Management: Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten
- Datenintegration: Anbindung und Verwaltung von Vektor- und Graphdatenbanken zur statischen und dynamischen Kontextbereitstellung aus diversen Unternehmensquellen
## Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium z. B. der Informatik, Computerlinguistik, Software Engineering, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in der Backend-Entwicklung
- Nachweisbare Praxis in der Entwicklung von LLM-Applikationen (API-Integration, Prompt Engineering, Tool-Calling, Agentic Workflows)
- Umgang mit KI-Orchestrierungs-Frameworks (bevorzugt LangChain / LangGraph oder vergleichbare) wünschenswert
- Kenntnisse im Bereich RAG (Retrieval-Augmented Generation) und im Umgang mit Vektordatenbanken (z. B. ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus) wünschenswert
- Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j) und der Modellierung von Wissensgraphen wünschenswert
- Berührungspunkte mit spezialisierten AI-Memory-Frameworks (wie Mem0 oder Zep) wünschenswert
- Erste Erahrungen mit agilen Arbeitsweisen (z. B. Scrum oder Kanban) oder in cross-funktionalen Entwicklungsteams
- Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe, vernetzte Daten- und Systemstrukturen zu modellieren
- Strukturierte und methodische Arbeitsweise sowie professionelles Auftreten
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und hohe Lernbereitschaft
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Architekturentwicklung: Konzeption und Entwicklung von LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen zur Automatisierung komplexer Analyse-, Dokumentations- und Engineering-Prozesse
- Agentic Workflows: Implementierung intelligenter, iterativer Workflow-Schleifen (z. B. "Propose, Refine & Revise") mittels moderner Orchestrierungs-Frameworks wie LangGraph
- Memory & Context Management: Aufbau robuster RAG- und Graph-RAG-Architekturen sowie Architekturen für das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten
- Datenintegration: Anbindung und Verwaltung von Vektor- und Graphdatenbanken zur statischen und dynamischen Kontextbereitstellung aus diversen Unternehmensquellen
## Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium z. B. der Informatik, Computerlinguistik, Software Engineering, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in der Backend-Entwicklung
- Nachweisbare Praxis in der Entwicklung von LLM-Applikationen (API-Integration, Prompt Engineering, Tool-Calling, Agentic Workflows)
- Umgang mit KI-Orchestrierungs-Frameworks (bevorzugt LangChain / LangGraph oder vergleichbare) wünschenswert
- Kenntnisse im Bereich RAG (Retrieval-Augmented Generation) und im Umgang mit Vektordatenbanken (z. B. ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus) wünschenswert
- Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j) und der Modellierung von Wissensgraphen wünschenswert
- Berührungspunkte mit spezialisierten AI-Memory-Frameworks (wie Mem0 oder Zep) wünschenswert
- Erste Erahrungen mit agilen Arbeitsweisen (z. B. Scrum oder Kanban) oder in cross-funktionalen Entwicklungsteams
- Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe, vernetzte Daten- und Systemstrukturen zu modellieren
- Strukturierte und methodische Arbeitsweise sowie professionelles Auftreten
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und hohe Lernbereitschaft
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Ref-Nr.: 10574663
Aktualisiert:
03.06.2026
Quelle: Bundesagentur für Arbeit
weitere Infos Rechtliche Hinweise zur Nutzung
Ob die Stelle noch verfügbar ist und weitere Informationen findest du direkt auf der Website der Bundesagentur für Arbeit. Bitte beachte: OPROMA ist nicht der Anbieter dieser Stelle und kann keine Auskünfte geben.
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