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AI Engineer (m/w/d) - LLM Apps, RAG & Argentic Systems (german speaking)

sandan AI
Abu Dhabi, UAE
Full Time
Mid
2 weeks ago
PythonLLMRAGEmbeddingsVector DatabasesPrompt Engineering
Free

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PythonLLMRAG
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Über sandan AI

  • sandan AI ist ein in Berlin ansässiges AI Native Startup für Enterprise Kunden im DACH Raum.
  • Wir prägen, wie Marketing in einer agentischen Wirtschaft aussieht – und bauen die Plattform, auf der diese neue Generation von Marketing Workflows läuft.
  • Unser Anspruch: Software so zu entwickeln, wie Software 2026 entwickelt werden sollte – agentisch, iterativ, mit AI als integralem Bestandteil des Engineering Workflows.

Aufgaben

  • Du baust die Intelligenz, die in ArcGEN läuft. Du verantwortest unsere LLM Pipelines, Agenten Architekturen und Eval Frameworks vom Prototypen im Notebook bis zur produktiven Pipeline mit nachweisbarer Qualität.
  • Design und Betrieb von RAG Pipelines (Embeddings, Vector Stores, Re Ranking)
  • Architektur agentischer Systeme – Tool Calling, MCP, Sub Agent Orchestrierung
  • Aufbau und Pflege von LLM Eval Frameworks: Metriken, Benchmarks, A/B Testing, Quality Gates
  • Prompt Engineering und systematische Prompt Optimierung
  • Entwicklung ML Modelle für Marketing Use Cases (Attribution, Targeting, Forecasting, Anomaly Detection)
  • Überführung von Notebook Explorationen in produktionsreife Pipelines
  • Enge Zusammenarbeit mit unseren Full Stack Engineers an der Plattform Integration

Qualifikation

  • Must have: Praxis mit modernen LLM Workflows in Production: RAG, Embeddings, Vector Databases (Pinecone, Weaviate, pgvector)
  • Solide Python Kenntnisse inkl. pandas, NumPy, scikit learn sowie PyTorch oder TensorFlow
  • Erfahrung im End to End ML Lifecycle: Datenaufbereitung, Training, Evaluation, Deployment, Monitoring
  • Erfahrung mit systematischer Modell Evaluation: Metriken, Benchmarks, Eval Frameworks
  • Deutsch C2 und Englisch C1
  • Builder Mentalität: Du lieferst Production Systeme, nicht nur Notebooks
  • Pluspunkte: Eigenentwicklung von Custom Agents, Sub Agents oder spezialisierten Coding Workflows
  • Erfahrung mit MCP (Model Context Protocol) und Tool Calling Architekturen
  • Praxis mit Agent Frameworks (Mastra, LangGraph, Vercel AI SDK)
  • Erfahrung mit Fine Tuning, LoRA Adaptern oder Distillation
  • MLOps Tools (MLflow, Weights & Biases, DVC)
  • Background in Marketing Analytics, Attribution Modellen oder Performance Marketing Daten

Benefits

  • Wettbewerbsfähiges Gehalt mit jährlicher Anpassung
  • Vollständig finanzierter Zugang zu Claude Max, Codex, GitHub Copilot, OpenAI und Anthropic APIs sowie allen relevanten LLM Tools
  • Compute Budget für Experimente, Modell Training und ML Workloads
  • MacBook Pro nach Wahl
  • Remote First, flexible Arbeitszeiten
  • Quartalsweise Team Meetups in Berlin oder Dubai (DIFC AI Campus, optional)
  • Direkter Einfluss auf Produkt Architektur in einer frühen Phase
  • Steile Lernkurve in Agentic AI, LLM Orchestrierung und AI Native Engineering

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Sarah M.James T.Maya R.

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