Python Entwickler (m/w/d) für Generative KI / RAG

Für ein anspruchsvolles KI- und Datentransformationsprojekt bei unserem Kunden im Telekommunikationssektor suchen wir eine erfahrene Fachkraft als Python Entwickler (m/w/d) für Generative KI / RAG in Wien.

Der Schwerpunkt dieses Projekts liegt auf der Entwicklung moderner, datengesteuerter KI-Anwendungen und produktionsreifer Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösungen. Gesucht wird ein erfahrener Python-Entwickler mit ausgeprägtem analytischem Denkvermögen, der skalierbare Backend-Dienste, Datenverarbeitungs-Workflows und End-to-End-RAG-Pipelines konzipieren, implementieren und optimieren kann. Sie übernehmen eine zentrale Rolle bei der technischen Umsetzung moderner KI-Anwendungsfälle und unterstützen den Auftraggeber bei der Integration von Large Language Models (LLMs) und RAG-basierten Anwendungen in bestehende Daten-, Cloud- und Systemlandschaften. Die Zusammenarbeit erfolgt eng mit KI-Architekten, Data Scientists, Softwareentwicklern, Fachabteilungen und technischen Stakeholdern.

• Entwicklung und Implementierung skalierbarer Python-Anwendungen, Backend-Dienste und KI-basierter Lösungen
• Konzeption, Entwicklung und Optimierung kompletter Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines
• Implementierung von Dokumenten-Ingestion- und Datenverarbeitungs-Workflows
• Entwicklung geeigneter Strategien für Dokumenten-Parsing, Preprocessing, Chunking und Metadaten
• Generierung, Verwaltung und Optimierung von Embeddings
• Implementierung von semantischen Such-, Vektor-Such- und Hybrid-Suchlösungen
• Integration und Verwaltung von Vektordatenbanken und Retrieval-Systemen
• Entwicklung und Optimierung von Retrieval- und Reranking-Mechanismen
• Implementierung von Prompt-Konstruktion, Prompt-Templates und Kontextmanagement-Strategien
• Integration von Large Language Models (LLMs) für eine zuverlässige und kontextbasierte Antwortgenerierung
• Implementierung von Zitierhandling, Quellenattribution und Nachvollziehbarkeitsmechanismen
• Entwicklung und Integration von APIs und Backend-Schnittstellen
• Integration von KI-Anwendungen in bestehende IT-, Daten-, Datenbank- und Cloud-Landschaften
• Konzeption und Implementierung datengesteuerter Evaluierungsprozesse für RAG- und KI-Lösungen
• Analyse und Verbesserung der Retrieval-Qualität, Antwortqualität, Relevanz und Systemperformance
• Entwicklung automatisierter Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests
• Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Observability-Mechanismen
• Erstellung technischer Dokumentation und Entwicklungsstandards
• Anwendung professioneller Softwareentwicklungspraktiken, einschließlich Versionskontrolle, Code Reviews und CI/CD
• Zusammenarbeit mit KI-Architekten, Data Scientists, Entwicklern, Fachabteilungen und anderen technischen Stakeholdern
• Unterstützung von KI-Anwendungsfällen von der technischen Konzeption über die Implementierung bis zum produktiven Betrieb

• Mindestens 5+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung mit Python
• Sehr gute Kenntnisse in Python und modernen Python-Softwareentwicklungspraktiken
• Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung von APIs, Backend-Diensten und Datenverarbeitungsanwendungen
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösungen
• Sehr gutes Verständnis von RAG-Architekturen, Large Language Models (LLMs) und generativen KI-Anwendungen
• Erfahrung mit Dokumenten-Ingestion, Dokumenten-Parsing, Preprocessing, Chunking und Metadatenmanagement
• Erfahrung mit Embeddings, semantischer Suche, Vektor-Suche, Retrieval und Reranking
• Erfahrung mit Vektordatenbanken wie Qdrant, Weaviate, Pinecone, Milvus, Chroma oder PostgreSQL mit pgvector
• Erfahrung mit RAG- und LLM-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder vergleichbaren Technologien
• Erfahrung mit relationalen und/oder NoSQL-Datenbanken
• Fundiertes Verständnis von APIs, Integrationsmustern und Backend-Architekturen
• Erfahrung mit Git und professionellen Versionskontroll-Workflows
• Erfahrung mit Unit Testing, Integration Testing und automatisiertem Software Testing
• Erfahrung mit Logging, Monitoring, Debugging und dem Betrieb von Software in Produktion
• Kenntnisse in Clean Code Prinzipien, Softwarearchitektur und wartbarem Anwendungsdesign
• Ausgeprägte datengesteuerte und analytische Denkweise
• Fähigkeit, technische Lösungen basierend auf messbaren Qualitäts-, Performance- und Geschäftsanforderungen zu bewerten
• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz oder eine vergleichbare Qualifikation
• Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
• Strukturierte, selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten