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Machinelearningreply

Junior AI Application Engineer – AI Products (LLM & RAG) (m/f/d)

  • Seen live on Machinelearningreply's site yesterday
  • New grad
Pay
Not stated
Location
Munich, Bayern, Germany
Open for
11 days
First seen
Oct 24, 2026
Apply on Machinelearningreply's site (opens in a new tab)

Posting record

Reposted

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What the posting discloses

Not stated: Pay, real vacancy, AI screening.

Why these three

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Some employers add pay only on their own site. Check the original posting before you rule it out.

Skills mentioned

About the role

Bei Machine Learning Reply unterstützen wir Unternehmen dabei, modernste AI-Technologien in reale Anwendungen und skalierbare digitale Produkte zu verwandeln.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen Junior AI Application Engineer, der Freude daran hat, AI-powered solutions und intelligente Produkt-Features mit Hilfe von modernen Machine Learning und Generative AI Technologien zu entwickeln.

Während sich unsere GenAI Engineers auf die Modellentwicklung und AI-Architekturen konzentrieren, liegt der Fokus der AI Application Engineers auf der Entwicklung nutzerzentrierter AI-Applications und der Überführung von AI-Capabilities in skalierbare Produkte.

In dieser Rolle arbeitest du an der Schnittstelle von AI Engineering, Backend Development, Produktentwicklung und Cloud Deployment, um produktionsreife AI-Systeme zu bauen, die echten geschäftlichen Mehrwert schaffen.

Aufgaben

Als Junior AI Application Engineer (m/w/d) entwirfst und entwickelst du KI-gestützte Anwendungen und Produktfunktionen für Unternehmenskunden. Zu deinen Aufgaben gehören

  • Konzeption und Entwicklung von KI-Anwendungen wie Enterprise-Assistenten, Copiloten, semantischen Suchplattformen und Automatisierungssystemen
  • Unterstützung bei der Entwicklung von LLM-basierten Lösungen (inkl. RAG) sowie End-to-End-KI-Produkten unter Integration von APIs, Unternehmensdaten und Backend-Services
  • Aufbau skalierbarer KI-Microservices, APIs sowie Vektorsuche-, Embedding- und Retrieval-Systeme
  • Schnelles Prototyping von KI-Features und deren Weiterentwicklung zu produktiven Systemen
  • Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Kunden zur Entwicklung wirkungsvoller Lösungen
  • Deployment von KI-Systemen in Cloud- und Produktionsumgebungen unter Nutzung moderner DevOps-Praktiken
  • Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability durch CI/CD, Monitoring und containerisierte Deployments

Benefits

  • HYBRIDES ARBEITEN
  • FIRMEN EVENTS
  • EXPERTEN NETZWERK
  • ZERTIFIZIERUNGEN
  • 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

Anforderungen

  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Bereich
  • Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks sowie Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen
  • Erste Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme, APIs und Microservices sowie Kenntnisse in RAG , Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien
  • Praxis in Containerisierung und DevOps (z. B. Docker, CI/CD, Kubernetes) sowie Deployment von KI-Services in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
  • Berührungspunkte mit relevanten Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, Hugging Face)
  • Kenntnisse in Monitoring, Observability sowie Evaluation und Optimierung von LLM-Systemen
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Workshops und Kommunikation

Beispielprojekte, an denen du arbeiten könntest

  • Enterprise AI Knowledge Assistants
  • AI Copilots für interne Business-Tools
  • Semantic Search Plattformen für Unternehmensdaten
  • Document Intelligence Systeme auf Basis von LLMs
  • AI Agents und Automatisierungssysteme für Enterprise Workflows

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