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

Standort: Remote (DACH-Zeitzone), Office Berlin optional Anstellung: Vollzeit, unbefristet Start: Ab sofort Sprache: Deutsch C2, Englisch min. C1 **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 EngineeringWorkflows. **UNSERE ARBEITSWEISE** Wir entwickeln agentisch. Claude Code und Codex sind Kern unseres Engineering-Workflows – nicht Spielerei. Wer bei uns einsteigt, arbeitet entweder schon produktiv mit diesen Tools oder will sich aktiv und tief einarbeiten. **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 * Kaggle, Open-Source-Beiträge oder Publikationen im ML-/AI-Bereich **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 Lebenslauf reicht. Wenn du GitHub, Portfolio, Kaggle oder ein Open-Source-Projekt hast – sehr gerne mit dazu. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!