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Werkstudent/Praktikant (m/w/d) LLM & KI-Plattform

Bad Homburg vor der Höhe, DEIn sedeContrattoTempo pieno

Pubblicato il 15 ott 2026

Questa offerta è pubblicata in DE

Aufgaben:

Der Kontext: Die KIPIE Group ist ein etabliertes B2B-Medien- und Datenunternehmen für die

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

Qualifikation:

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

Wir bieten:

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

Über Uns:

Intelligence und ein zentraler Wachstumshebel der nächsten Jahre

Die KI.PIE Group steht für datengetriebene Markt- und Entscheidungsintelligenz in einem dynamischen Umfeld.

Was vor über 50 Jahren als Fachinformationsdienst für die Kunststoffbranche (KI - Kunststoff Information) begann, ist heute ein Technologieunternehmen für datenbasierte Business Intelligence Lösungen : Wir verbinden journalistische Kompetenz und Branchenexpertise mit Softwareentwicklung und Datenanalyse für nationale, Europäische und internationale Kunden.

Unsere Plattformen liefern Echtzeitdaten, Preisindizes und Analysen für Entscheider in der Kunststoff-, Chemie-, Automobil- und Pharmaindustrie - und darüber hinaus. Ob Commodity Prices, Supply Chains, Freight Rates oder Energie- und Rohstoffmärkte - wir übersetzen komplexe Daten in verständliche, vergleichbare und handlungsrelevante Insights.

Mit unserem Mix aus SaaS, Data Intelligence und Fachjournalismus schaffen wir die Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen entlang globaler Wertschöpfungsketten. Unsere Abonnementprodukte, APIs und digitalen Dashboards zählen heute zu den führenden Informationslösungen in Europa für alle, die Märkte verstehen und gestalten wollen.]]>

Informazioni ruolo

Tipo di lavoro

Tempo pieno

Skill richieste

RAG-Pipeline EngineeringVector-Datenbanken und RetrievalChunking, Evaluation und GroundingLangChain/LlamaIndex und LLM-OrchestrierungPrompt- und Context-EngineeringFunction Calling und Agenten-ArchitekturenIntegration von LLM-APIsBackend-Entwicklung mit Node.js oder PythonAsynchrone Services und API-DesignDatenmodellierungFrontend-Entwicklung mit React und TypeScriptDaten-Pipelines für Ingestion, Normalisierung und EmbeddingsModel Context Protocol (MCP)Entwicklung von Prototypen und Proofs of Concept für KI-Anwendungen

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