Werkstudent/Praktikant (m/w/d) LLM & KI-Plattform
- Роль
- AI / ML
- Опыт
- Джуниор
- Занятость
- Part-time
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Коротко по делу
Student/in oder Praktikant/in im Bereich LLM & KI-Plattform; Mitarbeit beim Aufbau der gemeinsamen LLM-Plattform vom PoC bis zur Produktion. Schwerpunkt auf RAG, Agents und Orchestrierung mit LangChain/LlamaIndex sowie Integration von LLM-APIs (OpenAI, Anthropic, Mistral). Erwartet werden Kenntnisse in Retrieval-/Embedding-Pipelines, Backend (Node/Python) und React/TypeScript.
Ключевые навыки
Обязательные навыки
Aufgaben
Der Kontext: Die KI•PIE Group ist ein etabliertes B2B-Medien- und Datenunternehmen für die internationale Kunststoffindustrie und Petrochemie. Wir bauen aktuell pricenxt.com auf – unsere neue SaaS-Plattform für Pricing und Market Intelligence und ein zentraler Wachstumshebel der nächsten Jahre insbesondere im europäischen Ausland .
In der Rolle als LLM Application Engineer / Senior Software Engineer übernimmst Du eine zentrale Aufgabe in unserem Dev-Team. Du baust die gemeinsame LLM-Plattform eigenverantwortlich auf — vom PoC bis zur Produktion — und verantwortest zwei Tracks: interne Tools und Kundenprodukte. Dein Schwerpunkt liegt auf dem Anwendungsbau über Foundation Models: RAG, Agents, LangChain/LlamaIndex, Orchestrierung, Prompt-Engineering und Produktintegration.
- Aufbau der LLM-Plattform-Schicht: Retrieval-Backend, Embedding-Pipeline, API-Design
- Integration von LLM-APIs (OpenAI, Anthropic, Mistral u. a.) in interne und Kundensysteme
- Entwicklung von KI-Features: Conversational Analyst, semantische Suche, intelligenter Alert-Feed
- Implementierung von Agenten-Architekturen und MCP-Schnittstellen für Enterprise-Anbindung
- Mitarbeit bei der Entwicklung von Prototypen und Proof-of-Concepts für neue KI-Anwendungsfälle
Profil
- Absolventen oder Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder eines verwandten Studiengangs
- Erfahrung mit
- RAG-Pipelines in Produktion — Vector DB, Retrieval, Chunking, Evaluation/Grounding
- LLM-Frameworks — LangChain / LlamaIndex (o. ä.) für Orchestrierung, Chains/Agents, Tool-Use
- LLM-Application-Engineering — Prompt-/Context-Engineering, Function-Calling, Agenten-Architekturen
- Backend — Node/Python (o. ä.), saubere Services, Async, API-Design, Datenmodellierung
- Frontend — React / TypeScript, baut nutzbare Oberflächen für die KI-Features selbst
- Daten-Pipelines — Ingestion, Normalisierung, Embeddings über strukturierte und halb-strukturierte Quellen
- MCP (Model Context Protocol)
- Leidenschaftlicher Umgang mit KI-nativen Schnittstellen
Warum wir?
- Mitarbeit in einem kleinen, engagierten und internationalen Team
- Eigenverantwortliches Arbeiten mit Raum für Ideen und Weiterentwicklung
- Gestaltungspotenzial in einem digital wachsenden Umfeld
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- Flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege
- Regelmäßige Teamevents, mindestens 1x pro Quartal
- JobRad, JobAuto & JobTicket
- Corporate Benefits bei Technik, Multimedia, Reisen, Events und Co
Чем предстоит заниматься
- Eigenverantwortlicher Aufbau der gemeinsamen LLM-Plattform vom PoC bis in Produktion
- Verantwortung für zwei Tracks: interne Tools und Kundenprodukte
- Aufbau der LLM-Plattform-Schicht: Retrieval-Backend, Embedding-Pipeline, API-Design
- Integration von LLM-APIs (OpenAI, Anthropic, Mistral u. a.) und Implementierung von Agenten-Architekturen/MCP-Schnittstellen
- Mitarbeit bei der Entwicklung von KI-Features (Conversational Analyst, semantische Suche, intelligenter Alert-Feed) und Prototypen/Proof-of-Concepts
Что требуется
- Absolventen oder Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder verwandter Studiengänge
- Erfahrung mit RAG-Pipelines in Produktion – Vector DB, Retrieval, Chunking, Evaluation/Grounding
- Erfahrung mit LLM-Frameworks (LangChain / LlamaIndex o. ä.) und Agenten-Architekturen, Prompt-/Context-Engineering, Function-Calling
- Backend-Fähigkeiten: Node/Python, saubere Services, async, API-Design, Datenmodellierung
- Frontend-Erfahrung mit React / TypeScript; Kenntnisse in Daten-Pipelines: Ingestion, Normalisierung, Embeddings
Преимущества
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- Flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege
- Regelmäßige Teamevents, mindestens 1x pro Quartal
- JobRad, JobAuto & JobTicket
- Corporate Benefits bei Technik, Multimedia, Reisen, Events und Co
ein etabliertes B2B-Medien- und Datenunternehmen für die internationale Kunststoffindustrie und Petrochemie.