GenAI-Entwickler

Über die Rolle

Wir suchen einen hochmotivierten GenAI-Entwicklerpraktikanten zur Verstärkung unseres KI-Teams in GIFT City. Diese Rolle ist ideal für Lernende, die praktische Erfahrungen beim Aufbau von KI-Lösungen der nächsten Generation mit Large Language Models (LLMs), Prompt Engineering, Retrieval-Systemen und intelligenter Automatisierung sammeln möchten.

Sie arbeiten eng mit unserem Engineering-Team zusammen, um GenAI-Modelle in realen Geschäftsanwendungsfällen in den Bereichen Gesundheitswesen, Fintech, Kundenerlebnis, Unternehmensworkflows und Automatisierungsprodukte zu experimentieren, zu verfeinern und zu integrieren.

Hauptaufgaben:

• Helfen Sie beim Aufbau LLM-gestützter Anwendungen für Chatbots, Assistenten, Zusammenfassungstools, Analyseagenten und Workflow-Automatisierung.
• Entwickeln und verfeinern Sie Eingabeaufforderungen, Anweisungen und Modellverhalten für verschiedene Anwendungsfälle.
• Arbeiten Sie an RAG-Pipelines, einschließlich Einbettungsmodellen, Vektordatenbanken und Kontextabrufflüssen.
• Integrieren Sie Open-Source- und kommerzielle LLMs (OpenAI, Llama, Mistral usw.) in Backend-Systeme.
• Unterstützen Sie die Feinabstimmung, Modellbewertung und Prüfung der Ausgabequalität.
• Helfen Sie mit, skalierbare APIs für GenAI-Workflows mit Node.js oder Python zu erstellen.
• Experimentieren Sie mit fortgeschrittenen Themen wie Sprachagenten, multimodaler KI, Funktionsaufrufen und Agenten-Frameworks.
• Arbeiten Sie mit DevOps zusammen, um GenAI-Dienste zu containerisieren und bereitzustellen.
• Dokumentieren Sie Ihre Experimente, Erkenntnisse und Verbesserungen für interne Teams.

Erforderliche Fähigkeiten

• Gute Kenntnisse in Python oder JavaScript/TypeScript.
• Verständnis der KI/ML-Konzepte und Vertrautheit mit den LLM-Grundlagen.
• Kontakt mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder OpenAI SDKs.
• Möglichkeit zum Entwerfen und Testen von Eingabeaufforderungen für Chat-, Argumentations-, Extraktions- und Zusammenfassungsaufgaben.
• Grundkenntnisse über Einbettungen, Vektorsuche und RAG-Workflows.
• Gute Fähigkeiten zur Problemlösung und Bereitschaft, neue GenAI-Technologien zu erlernen.

„Nice-to-have“-Fähigkeiten

• Erfahrung mit jedem Open-Source-LLM (Llama, Mistral, Gemma usw.).
• Vertrautheit mit Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate, ChromaDB oder Qdrant.
• Verständnis für Agentensysteme, Toolaufrufe oder Workflow-Orchestrierung.
• Umgang mit Docker, Cloud-Diensten (AWS/GCP/Azure) und API-Entwicklung.
• Kenntnisse in multimodaler KI (Vision + LLMs), TTS, STT oder Voice Bots.