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Einleitung Westhouse ist eines der führenden internationalen Recruitment Unternehmen für die Vermittlung von hochqualifizierten Fachexperten in Bereichen wie IT Life Cycle, SAP, Engineering, Kaufmännischem und Fachberatung. Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n JUNIOR AI Engineer (m/w/d) - REMOTE. Ihre Aufgaben • Leitung der Implementierung und Zusammensetzung von Tool-nutzenden Agenten, die mit APIs, Datenbanken und Wissenssystemen interagieren • Führung eines Teams von AI/ML Engineers zur Implementierung von Multi-Agenten-Systemen • Aufbau persistenter Agenten-Memory-Systeme (kurz-, lang- und episodisches Gedächtnis) • Implementierung fehlertoleranter Orchestrierung für Multi-Agenten-Pipelines • Aufbau und Skalierung cloud-nativer Systeme (AWS, Azure oder GCP) • Simulation und Test von Multi-Agenten-Interaktionen hinsichtlich Skalierbarkeit, Sicherheit und emergenten Verhaltensweisen • Aufbau von Schutzsystemen (Guardrails) unter Einsatz von Tools wie Guardrails AI, NeMo Guardrails oder eigenen Validierungsmechanismen • Integration von Compliance- und Überwachungsmechanismen in jede Agenten-Interaktion Interessiert? Mandy Granz Tel.: Fax.: Email: Share posting Ihre Qualifikationen • Tiefes Verständnis von Transformer-Architekturen, Attention-Mechanismen und LLM-Trainingspipelines • Verständnis von Agenten-Architekturen (z. B. ReAct, Reflexion, Voyager, AutoGPT, CrewAI, AutoGen) • Vertrautheit mit Agenten-Orchestrierungs-Frameworks (LangChain / LangGraph, Semantic Kernel, LlamaIndex, Swarm etc.) • Tiefes Verständnis von Multi-Agenten-Kommunikationsprotokollen (z. B. MCP und A2A) – Nachrichtenübermittlung, Koordination und Verhandlungsstrategien • Design hierarchischer Agenten: Rollen wie Planner, Executor, Verifier, Critic und Memory Manager • Fähigkeit, Autonomie vs. Kontrolle auszubalancieren und „Human-in-the-Loop“-Governance-Mechanismen umzusetzen • Praktische Erfahrung mit Versionskontrolle, CI/CD und Containerisierung (GitHub Actions, Docker, Kubernetes) • CI/CD für ML: Modell-Registry, Versionierung und Promotion (MLflow, Weights & Biases) • LLMOps: Prompt-Evaluation, Feedback-Loops, Token-Optimierung, Kostenüberwachung • Kenntnisse in Continuous Deployment von Multi-Agenten-Pipelines via Argo CD, GitOps oder Terraform • Observability für AI: Telemetrie zu Performance, Latenz und Verhaltensdrift • Integration von Vektor-Datenbanken und kontextbasierten Wissenssystemen Aufgaben
| Skill | Source | Confidence |
|---|---|---|
| Vector Databases | llm_hard |
100%
|
| Docker | llm_hard |
100%
|
| Kubernetes | llm_hard |
100%
|
| Transformers | llm_hard |
100%
|
| Large Language Models (LLMs) | llm_hard |
100%
|
| GitHub | llm_hard |
100%
|
| MLOps | llm_hard |
100%
|
| Model Deployment | llm_hard |
80%
|
| Skill | Source | Confidence |
|---|---|---|
| Leadership | llm_soft |
100%
|
| Team Leadership | llm_soft |
100%
|
| Query | Country | Status | Response ms | Created |
|---|---|---|---|---|
| JUNIOR AI Engineer (m/w/d) | extracted | 4137 | 2026-03-22 02:48 | |
| JUNIOR AI Engineer (m/w/d) | classified | 415 | 2026-03-21 21:06 | |
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