Für unseren Mandanten, einer der Marktführer im Bereich Legal Tech, suchen wir einen erfahrenen AI Developer / KI-Spezialisten (m/w/d). Du entwickelst KI-Lösungen, die die Arbeit in der juristischen Branche grundlegend verändern. Dein Beitrag fließt in die Entwicklung einer Plattform für KI-gestützte Kanzleiarbeit, die Anwältinnen und Anwälte dabei unterstützt, effizienter zu arbeiten - von automatisierter Dokumentenanalyse bis hin zu intelligenten Recherchefunktionen. Dabei setzt du modernste Technologien ein: Machine Learning, Deep Learning und Large Language Models (LLMs).

• Entwicklung und Integration von KI-Modellen in produktive Systeme
• Datenaufbereitung und -verarbeitung (ETL, SQL, strukturierte & unstrukturierte Daten)
• Training, Optimierung und Bereitstellung von ML-/DL-Modellen
• Implementierung von LLM-Funktionalitäten (Fine-Tuning, Prompt Engineering, RAG)
• Entwicklung und Orchestrierung von APIs für KI-Services
• Aufbau skalierbarer MLOps-Pipelines (Docker, Kubernetes, CI/CD)

Wir suchen einen AI Developer (m/w/d) mit fundierten Kenntnissen in modernen KI-Technologien. Das folgende Profil beschreibt die ideale Kandidatin bzw. den idealen Kandidaten. Wir freuen uns aber auch über Bewerbungen, die nicht alle Punkte abdecken.

• Programmiersprachen: Python (NumPy, Pandas) - Optional: TypeScript/React für Frontend-Integration
• Machine Learning: Modelltraining, Evaluation, Klassifikation, Regression, Datenvorverarbeitung (Preprocessing)
• Deep Learning: PyTorch oder TensorFlow; Erfahrung mit CNNs, Transformer-Architekturen, Embeddings
• Large Language Models (LLMs): Fine-Tuning, Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG); Aufbau von Embedding-Pipelines, Arbeit mit Vektor-Datenbanken (FAISS, Qdrant), OpenAI-Integration und Modelloptimierung (Quantisierung, Pruning)
• API-Integrationen: OpenAI API (ChatCompletions, Assistants, Embeddings); Orchestrierung von LLM-APIs in Backend-Systemen, Authentifizierung, Rate-Limiting, Fehlerhandling
• Datenverarbeitung: ETL-Prozesse, Datenpipelines, SQL; Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten
• MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD, Modellbereitstellung (Serving)
• API-Entwicklung: REST, FastAPI, Flask, Uvicorn
• Versionierung: Git, GitHub

• Attraktives Gehaltspaket: nach Erfahrung und Qualifikation, keine feste Obergrenze
• Möglichkeit der Übernahme von Führungsfunktionen in einem neu gegründeten Team
• Modernes Büro im Herzen von Berlin-Mitte, perfekt mit ÖPNV erreichbar, Tiefgaragenstellplätze verfügbar
• Alternativ bis zu 100% Remote möglich
• Bis zu 30 Tage Urlaub
• Urlaubs- und Weihnachtsgeld
• Verzehrgutscheine (14 EUR pro Woche), Obstkorb
• Bezuschusstes ÖPNV Monatsticket
• Moderne Hardware und ergonomisches Equipment
• Vergünstigte Mitgliedschaften bei Urban Sports oder Kieser Training