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Senior GenAI Engineer – Python / LangGraph / LLM Agents

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Summary

Senior GenAI engineer building LLM-based AI agents, RAG pipelines and agentic workflows in Python (LangGraph/LangChain) for an insurance-sector project. The role covers tool-calling, state management, LLM evaluation and agent-to-agent integration into an existing chat-assistant platform, up to production readiness.

Für ein innovatives KI-Projekt im Versicherungsumfeld suchen wir einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLMs), agentischen KI-Systemen und Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Ziel ist die Entwicklung einer intelligenten Lösung zur digitalen Gesprächsvorbereitung für den Aussendienst, die als KI-Agent in eine bestehende Chat-Assistenten-Plattform integriert wird.

  • Gemeinsam mit einem Python Backend Engineer und dem bestehenden Entwicklungsteam übernehmen Sie die Konzeption und technische Umsetzung der GenAI-Komponenten bis zur produktionsnahen Bereitstellung.

  • Entwicklung und Implementierung von LLM-basierten Anwendungen und KI-Agenten mit Python

  • Konzeption und Orchestrierung agentischer Workflows mit LangGraph, LangChain oder vergleichbaren Frameworks

  • Entwicklung und Implementierung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Lösungen

  • Umsetzung von Web-Crawling, Datenaufbereitung und Retrieval-Prozessen

  • Implementierung von Tool-Calling, Zustandsmanagement und LLM-Evaluation

  • Integration der KI-Agenten in eine bestehende Chat-Assistenten-Plattform mittels Agent-to-Agent-Kommunikation (A2A)

  • Zusammenarbeit mit Backend Engineering, Architektur-, Security- und Plattformteams

  • Durchführung von Tests, technische Dokumentation und Vorbereitung der produktionsnahen Bereitstellung

  • Fundierte praktische Erfahrung mit produktionsnahen GenAI- und LLM-Anwendungen

  • Sehr gute Kenntnisse in Python

  • Praktische Erfahrung mit LangGraph, LangChain oder vergleichbaren Agenten-Frameworks

  • Erfahrung in der Entwicklung und Orchestrierung agentischer KI-Systeme

  • Fundierte Kenntnisse in RAG, Tool-Calling, Zustandsmanagement und LLM-Evaluation

  • Erfahrung mit Web-Crawling, Datenaufbereitung und Retrieval

  • Erfahrung mit APIs und der Integration von LLM-basierten Anwendungen

  • Selbstständige, lösungsorientierte Arbeitsweise und ausgeprägte Teamfähigkeit

Skills

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