AI Engineer — LLMs, RAG und Ingenieuragenten

Zur Stelle

Diese Stelle umfasst angewandte Ingenieur-KI bei PhDsoft. Der Fokus liegt darauf, KI zu echter Funktion von Ingenieursoftware zu machen, mit Nachweisabruf, RAG, Graph-RAG, Agenten, einem Fähigkeitskatalog, Modellbewertung, Vertrauenskriterien und menschlicher Validierung.

Die Person arbeitet an angewandten Ingenieurproblemen, nicht nur an abstrakter Forschung. Ziel sind KI-Fähigkeiten, die Ingenieurinnen und Ingenieuren helfen, Daten abzufragen, Dokumente zu interpretieren, WDT-Fähigkeiten aufzurufen, Antworten zu bewerten, Grenzen zu erkennen und die technische Verantwortung zu bewahren.

Wesentliche Aufgaben

• KI-Pipelines für den WDT entwickeln, einschließlich RAG, Graph-RAG, Embeddings, Vektordatenbanken und Wissensabruf.
• Agenten, Tool/Function Calling, Nutzungsrichtlinien, Kontextgedächtnis und einen Fähigkeitskatalog mit Zugriffskontrolle entwerfen.
• Bewertungen, Benchmarks, Vertrauenskriterien, Enthaltungsmechanismen und Antwortvalidierung erstellen.
• KI mit APIs, Backend, technischen Dokumenten, Simulationen, Inspektionen, Sensoren und Ingenieurabläufen integrieren.
• Parsing, OCR, Bereinigung technischer Korpora, Quellenversionierung und Provenienz unterstützen.
• Mit Fachingenieurinnen und Fachingenieuren technische Regeln, Risikokriterien und Nachweise in nutzbare Fähigkeiten überführen.
• Architektur, Grenzen, Tests, Ergebnisse und Abnahmekriterien dokumentieren.

Pflichtanforderungen

• Praktische Erfahrung mit Python und mit KI-Anwendungen oder Pipelines.
• Kenntnis von LLMs, Modell-APIs, Embeddings, RAG und Antwortbewertung.
• Fähigkeit, Modelle in Dienste, Integrationen oder echte Funktionen zu überführen.
• Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Dokumentverarbeitung, Information Retrieval und Prompt Engineering.
• Achtsamkeit für Nachvollziehbarkeit, Sicherheit, menschliche Validierung und Modellgrenzen.
• Fähigkeit, technische Entscheidungen gegenüber Software- und Ingenieurteams zu erklären.

Wünschenswerte Qualifikationen

• Erfahrung mit Graph-RAG, Wissensgraphen, Agenten, Tool/Function Calling, MCP oder Vektordatenbanken.
• Kenntnis von MLOps, Serving, Observability, Benchmarks und A/B-Tests.
• Erfahrung in Ingenieurwesen, Simulation, technischen Dokumenten, FEA, BIM, Geotechnik, Schiffbau oder Anlagenmanagement.
• Erfahrung mit Computer Vision, Multimodalität, OCR oder Analyse von Inspektionsbildern.

Zugehörige Technologien und Werkzeuge

Python, LLM-APIs, RAG, Graph-RAG, Embeddings, Vektordatenbanken, Bewertungen, Agenten, Tool/Function Calling, OCR/Parsing und APIs.

Profil

Wir suchen eine pragmatische, genaue und neugierige Person, die KI baut, welche Fachleute unterstützt, ohne die menschliche Validierung zu ersetzen. Sie sollte Qualität messen, Unsicherheit anerkennen und Prototypen zum Produkt machen wollen.

Bewerbung

Reichen Sie für die Bewerbung die folgenden Unterlagen ein:

Wie nutzen Sie derzeit Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in Ihrem beruflichen Arbeitsablauf? Nennen Sie Werkzeuge und Beispiele für Tätigkeiten und erklären Sie, wie Sie die mit KI-Unterstützung erzeugten Ergebnisse prüfen.

Ergänzende Angaben können LinkedIn, GitHub, Behance, Google Scholar, Artikel, Veröffentlichungen, Websites, Demonstrationen, Anwendungen oder andere für die Funktion relevante Links umfassen.

• Einen aktuellen Lebenslauf mit Ausbildung, Berufserfahrung, wesentlichen Projekten, eingesetzten Technologien und übernommenen Verantwortungen.
• Ein Portfolio mit konkreten Beispielen früherer Arbeiten. Für Software können das GitHub, Anwendungen, Systeme, APIs, Oberflächen oder vorführbare Projekte sein. Für Ingenieurarbeit können das Modelle, Simulationen, Berichte, Analysen, Veröffentlichungen oder technische Arbeiten sein, die geteilt werden dürfen. Vertrauliche Projekte können anonymisiert dargestellt werden.
• Ein Vorstellungsvideo von bis zu 5 Minuten, das kurz ein Projekt oder Portfolio, das gelöste Problem, den eigenen Beitrag, die eingesetzten Technologien, den Arbeitsablauf, die täglichen Werkzeuge, den Einsatz künstlicher Intelligenz und die Prüfung der mit KI-Unterstützung erzeugten Ergebnisse zeigt.