Hybrid-Job
Hybrid / Homeoffice möglich(Senior) LLM Application Engineer (m/w/d) – pricenxt
Ki Group
Das Wichtigste aus der Anzeige
- Tech-Stack
- LLMRAGVector DBPythonTypeScriptNodeReactAnthropicOpenAIMistralMCP
- Erfahrungslevel:
- Senior
- Sprachen:
- German, English
Als Senior LLM Application Engineer entwickelst du die KI-Plattform und produktive KI-Funktionen für eine Pricing- und Market-Intelligence-SaaS. Die Rolle richtet sich an erfahrene Software Engineers, die LLM-Anwendungen bereits in den Produktivbetrieb gebracht haben.
- Aufbau von Retrieval-Backend, Embedding-Pipeline und APIs
- Entwicklung von Conversational Analyst, semantischer Suche und intelligenten Alerts
- Integration von Foundation Models sowie Aufbau von Agenten und MCP-Schnittstellen
- Hybrides Arbeiten, flexible Arbeitszeiten und Budget für Modelle, Tools und Konferenzen
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Stellenbeschreibung
Aufgaben
Der Kontext: Die KI•PIE Group liefert seit über 50 Jahren Preise, Daten und Analysen für die europäische Kunststoff- und Chemieindustrie. Am 12. Oktober 2026 haben wir pricenxt.com gelauncht, unsere SaaS-Plattform für Pricing und Market Intelligence. Du baust darauf die KI-Schicht: auf proprietären Marktdaten, die sonst niemand hat, und für zahlende Nutzer, die vom ersten Tag an Feedback geben.
Als ( Senior) LLM Application Engineer verantwortest Du unsere LLM-Plattform von der Idee bis zur Produktion. In den ersten Monaten liegt der Fokus auf KI-Features für pricenxt-Kunden. Danach folgen interne Tools, die unsere Redaktion und unser Sales-Team schneller machen.
- Du baust die LLM-Plattform-Schicht auf: Retrieval-Backend, Embedding-Pipeline und saubere APIs.
- Du bringst KI-Features in Produktion: einen Conversational Analyst über unsere Preisdaten, semantische Suche und einen intelligenten Alert-Feed.
- Du integrierst Foundation Models (Anthropic, OpenAI, Mistral u. a.) und triffst die Modellwahl nach Qualität, Kosten und Latenz.
- Du baust Agenten-Architekturen und MCP-Schnittstellen, über die Enterprise-Kunden unsere Daten direkt in ihre eigenen Systeme holen.
- Du entscheidest mit, welche Use Cases es in Produktion schaffen, und misst, ob sie funktionieren: Evaluation, Grounding, Monitoring.
Profil
Das bringst Du mit:
- Mehrere Jahre Erfahrung als Software Engineer, davon mindestens ein LLM-Feature, das Du selbst in Produktion gebracht hast und das echte Nutzer verwenden
- Erfahrung mit RAG in Produktion: Vector DB, Retrieval, Chunking, Evaluation und Grounding
- Sicherheit im Backend mit Python und/oder TypeScript/Node: Services, Async, API-Design, Datenmodellierung
- Function Calling, Tool Use und Prompt- bzw. Context-Engineering kennst Du aus der Praxis, nicht aus Tutorials
- Du arbeitest eigenständig, triffst technische Entscheidungen und kannst sie auch Nicht-Technikern erklären
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Das ist ein Plus:
- MCP (Model Context Protocol) oder Agenten-Frameworks bzw. -SDKs
- React/TypeScript, sodass Du Oberflächen für Deine Features selbst bauen kannst
- Daten-Pipelines über strukturierte und halb-strukturierte Quellen
- Erfahrung mit Marktdaten, Zeitreihen oder B2B-SaaS
Festanstellung bevorzugt. Für die richtige Person ist auch ein Freelance- oder Contract-Einstieg über 6–12 Monate denkbar.
Warum wir?
- Attraktives Gehalt plus Jahresbonus
- Echte proprietäre Daten und echte Nutzer, keine Spielwiese
- Ein frisch gelaunchtes Produkt, bei dem Deine Arbeit direkt sichtbar wird
- Kleines internationales Team, flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege
- Hybrides Arbeiten mit Office in Bad Homburg und flexiblen Arbeitszeiten
- Budget für Modelle, Tools und Konferenzen
- JobRad, JobAuto und JobTicket
- Betriebliche Altersvorsorge (bAV) und betriebliche Krankenzusatzversicherung (bKV)
- Corporate Benefits sowie mindestens ein Teamevent pro Quartal
Diese Stelle wird von einer externen Quelle bereitgestellt. Die Bewerbung erfolgt auf der Website der Quelle.