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Diese Position ist zu 50% Backend-Entwicklung und 50% KI-Integration - wir suchen jemanden, der in beiden Welten zu Hause ist oder werden möchte.\nDu entwickelst produktionsreife Enterprise-Lösungen, in denen moderne Backend-Architektur auf KI-Funktionalität trifft: Spring Boot APIs, die mit LLMs kommunizieren, RAG-Systeme für intelligente Wissenserschließung, und Agent-Architekturen für komplexe Workflows.\nDeine Aufgaben\nBackend-Entwicklung (50%)\nKonzeption und Entwicklung cloud-nativer Anwendungen mit Java/Kotlin und Spring Boot\nDesign und Implementierung von REST APIs für Enterprise-Systeme\nContainerisierung und Orchestrierung mit Docker und Kubernetes/OpenShift\nAufbau und Optimierung von CI/CD-Pipelines\nMigration und Modernisierung bestehender Backend-Systeme\nKI-Integration (50%)\nEntwicklung von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) mit LangChain/LangChain4J\nImplementierung von MCP-Servern zur LLM-Integration bestehender APIs\nAufbau agentenbasierter Architekturen und Agent-to-Agent-Kommunikation\nIntegration von Vektordatenbanken und Embedding-Technologien\nMLOps: Deployment und Monitoring von KI-Komponenten in der Cloud\nGemeinsam\nTechnische Beratung von Enterprise-Kunden bei KI-Integrationsprojekten\nArchitekturentscheidungen an der Schnittstelle Backend/KI\nWeiterentwicklung unserer internen Standards und Best Practices\nQualifikation\nWas du mitbringst\nMust-Have\n5+ Jahre Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit Java/Kotlin\nFundierte Kenntnisse in Spring Boot oder Jakarta EE\nPraxiserfahrung mit Kubernetes und mindestens einer Cloud-Plattform (AWS/Azure/GCP)\nHands-on Erfahrung mit Docker und CI/CD-Tools (GitLab, Jenkins, GitHub Actions)\nPraktische Erfahrung mit LLMs - ob privates Projekt, Proof of Concept oder Produktionseinsatz\nVerständnis von RAG-Konzepten oder die Motivation, sich schnell einzuarbeiten\nDeutsch verhandlungssicher, Englisch fließend\nNice-to-Have\nPython-Kenntnisse für ML/KI-Komponenten\nErfahrung mit LangChain, LlamaIndex, LangChain4J\nKenntnisse in Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB)\nModel Context Protocol (MCP) oder Agent-Frameworks\nErfahrung mit Prompt Engineering oder Model Fine-tuning\nGitOps mit ArgoCD oder Flux\nPersönlich\nDu bist kommunikationsstark im direkten Kundenkontakt\nDu denkst in Architekturen, nicht nur in Code\nDu hast Spaß daran zu lernen - KI-Technologien entwickeln sich rasant\nDu arbeitest pragmatisch: Innovation ist wichtig, aber die Lösung muss funktionieren\nBenefits\nWas wir bieten\nDeine Entwicklung\n Bezahlte Zertifizierungen - AWS, Azure, GCP, Kubernetes: Wir übernehmen die Kosten\nGroßzügiges Weiterbildungsbudget für Kurse und Konferenzen im KI-Bereich\nZugang zu führenden KI-Communities und MeetUps (auch als Speaker willkommen)\nTechnologie & Projekte\nArbeite mit modernsten KI-Frameworks (Spring AI, Embabel, LangChain(4J), ADK, Strands, AutoGen oder ähnliches)\nAnspruchsvolle Enterprise-Projekte mit namhaften Kunden\nFreie Tool- und Hardware-Wahl - Notebook und Handy nach deinem Geschmack\nInnovation Lab für Proof-of-Concepts\nArbeitsweise\nModern ausgestattetes Office mit sehr guter Verkehrsanbindung\nAgile Teams mit kurzen Entscheidungswegen\nGestaltungsfreiraum für eigene technische Initiativen\nWissensaustausch\nRegelmäßige interne Tech-Talks zu KI-Trends\nZeit für Blogs und Fachartikel während der Arbeitszeit\nEnge Zusammenarbeit im Team - wir lernen voneinander\nSo bewirbst du dich\nSchick uns:\nDeinen Lebenslauf\n 3-5 Sätze zu deiner KI-Erfahrung - auch private Projekte zählen:\nHast du schon mal ein RAG-System gebaut?\nMit welchen LLMs hast du gearbeitet?\nWas war dein interessantestes KI-Experiment?\nBei tekkminds glauben wir an die Kraft der Vielfalt. 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