RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker – inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung) Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies) Ihr Profil Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme – insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen) Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen Einsatzort: Dortmund ǀ Nordrhein-Westfalen