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LLM Engineer / LLM Application Engineer / Senior Software Engineer (m/w/d) – KI-Plattform & LLM-Integration – Werkstudent / Praktikant

Bad Homburg vor der Höhe, Hesse, GermanyInternship1 mo. ago

aufgaben

​​​​Der Kontext: Die KI•PIE Group ist ein etabliertes B2B-Medien- und Datenunternehmen für die internationale Kunststoffindustrie und Petrochemie. Wir bauen aktuell pricenxt.com auf – unsere neue SaaS-Plattform für Pricing und Market Intelligence und ein zentraler Wachstumshebel der nächsten Jahre insbesondere im europäischen Ausland.

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

profil

  • 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

warum wir?

  • 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