(Junior) Agentic AI Software Engineer (m/w/d)

Aufgaben

• Du unterstützt unsere Kunden bei der Konzeption und Entwicklung und Bereitstellung intelligenter, produktionsreifer Systeme, die große Sprachmodelle (LLMs), autonome Agenten und skalierbare Cloud-Architekturen (AWS, GCP oder Azure) nutzen, sowie bei robuster Orchestrierungs- und Abruf-Pipelines für skalierbare KI-Anwendungen.

• Entwicklung und Betrieb agentenbasierter KI-Systeme, einschließlich mehrstufiger Workflows, Tool-Integration und Komponenten zur autonomen Entscheidungsfindung

• Leitung der End-to-End-Implementierung KI-gesteuerter Funktionen, vom Prototyping (PoC) bis zur Produktionsbereitstellung

• Als Agentic AI Software Engineers entwickelst du modernste Backend-Komponenten, Microservices und Cloud-Infrastrukturen in einem vielfältigen DevOps-Projektumfeld

• Im direkten Austausch mit unseren Kunden und anderen Stakeholdern setzt du konkrete und komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsfertige Anwendungen und Cloud-Infrastrukturen

• Durch die Einführung von Best Practices trägst du aktiv zur Optimierung der Entwicklungsstandards, Tools und Prozesse unserer Kunden bei

• Damit wir unseren Kunden immer die besten Lösungen anbieten können, behältst du ein Auge auf neue und innovative Technologien

Benefits

• Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science

• Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch

• Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke

• Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket

• Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe

• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Qualifikationen

• Wir freuen uns auf deinen Studienabschluss mit einem technischen Hintergrund, zum Beispiel in Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz, Wirtschaftsinformatik oder einem ähnlichen orientierten Studiengang

• Erfahrung in der Integration generativer KI-Lösungen (LLMs, Vektordatenbanken, RAG-Pipelines, Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain/LangGraph) in Unternehmensumgebungen

• Dank deiner praktischen Erfahrung in DevOps-Projekten verfügst du über** Kenntnisse** in einer der folgenden Programmiersprachen: .NET Core, C#, JavaScript oder Python

• Praktische Erfahrung bei der Bereitstellung von ML-/KI-Modellen in Produktionsumgebungen (vor Ort oder in der Cloud).

• Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs), Prompt-Engineering, Feinabstimmung und der Integration generativer KI in konkrete Lösungen.

• Außerdem konntest du bereits praktische Erfahrungen mit Backend-Technologien wie NodeJS, Spring/SpringBoot, Flask/Django, REST APIs oder GraphQL, FastAPI sammeln

• Du hattest bereits Berührungspunkte mit Microsoft Azure oder einem anderen Cloud-Anbieter wie AWS oder Google

• Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch und die Bereitschaft national zu reisen

• Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren

Über Machine Learning Reply:

Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.