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80331 München - Deutschland
Anwendungsprogrammierer/in
Arbeit
Vollzeit
ab 01.12.2025
Beschreibung
## Deine Aufgaben
- Weiterentwicklung unseres RAG-Systems als Teil der Produktentwicklung:
- Evaluierung und kontinuierliche Verbesserung der Systemarchitektur
- Optimierung und Erweiterung der Retrieval-Komponenten (Dense & Sparse Search)
- Prompt-Engineering und Fine-Tuning für generative Modelle
- Einsatz von Dense Vector Search und modernen Re-Ranking-Methoden
- Integration von Agentic AI-Ansätzen und Reasoning-Strategien
- Einbindung und Nutzung von Knowledge Graphen
- Kooperation mit Forschungseinrichtungen zur Übertragung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Praxis
- Prototyping & Experimentieren mit neuen Technologien (z. B. LLMOps, Evaluation Frameworks, multimodale RAG-Ansätze)
- Mitarbeit an innovativen Kundenprojekten im Bereich Behörden, Verwaltung und Industrie
## Dein Profil
- Fundierte Kenntnisse in aktuellen KI-Technologien (z. B. LLMs, Embeddings, RAG, Vector Search) und/oder klassischer Suchtechnologien (z. B. Lucene, OpenSearch, Elasticsearch, Solr)
- Praktische Programmiererfahrung in Java, Javascript / Typescript oder Python
- Analytische Denkweise, hohe Problemlösekompetenz und pragmatisches Handeln
- Bereitschaft zum kontinuierlichen Lernen im dynamischen KI-Umfeld
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C2) oder alternativ Englischkenntnisse in Wort und Schrift
## Warum wir?
- Mitarbeit in einem interdisziplinären, forschungsnahen Team
- Spannende Projekte mit direkter Anwendung bei Industrie und öffentlichen Einrichtungen
- Enge Zusammenarbeit mit renommierten Forschungspartnern
- Raum für eigene Ideen, Forschung und Experimente
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zu Remote-Arbeit
- Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu aktuellen Forschungs- und Industrie-Trends
- Weiterentwicklung unseres RAG-Systems als Teil der Produktentwicklung:
- Evaluierung und kontinuierliche Verbesserung der Systemarchitektur
- Optimierung und Erweiterung der Retrieval-Komponenten (Dense & Sparse Search)
- Prompt-Engineering und Fine-Tuning für generative Modelle
- Einsatz von Dense Vector Search und modernen Re-Ranking-Methoden
- Integration von Agentic AI-Ansätzen und Reasoning-Strategien
- Einbindung und Nutzung von Knowledge Graphen
- Kooperation mit Forschungseinrichtungen zur Übertragung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Praxis
- Prototyping & Experimentieren mit neuen Technologien (z. B. LLMOps, Evaluation Frameworks, multimodale RAG-Ansätze)
- Mitarbeit an innovativen Kundenprojekten im Bereich Behörden, Verwaltung und Industrie
## Dein Profil
- Fundierte Kenntnisse in aktuellen KI-Technologien (z. B. LLMs, Embeddings, RAG, Vector Search) und/oder klassischer Suchtechnologien (z. B. Lucene, OpenSearch, Elasticsearch, Solr)
- Praktische Programmiererfahrung in Java, Javascript / Typescript oder Python
- Analytische Denkweise, hohe Problemlösekompetenz und pragmatisches Handeln
- Bereitschaft zum kontinuierlichen Lernen im dynamischen KI-Umfeld
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C2) oder alternativ Englischkenntnisse in Wort und Schrift
## Warum wir?
- Mitarbeit in einem interdisziplinären, forschungsnahen Team
- Spannende Projekte mit direkter Anwendung bei Industrie und öffentlichen Einrichtungen
- Enge Zusammenarbeit mit renommierten Forschungspartnern
- Raum für eigene Ideen, Forschung und Experimente
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zu Remote-Arbeit
- Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu aktuellen Forschungs- und Industrie-Trends
Quelle: Bundesagentur für Arbeit - 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.
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.
Ref-Nr.: 322e8abe96402daefab13d0b24eb9c1d
Letztes Update:
18.12.2025
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