Auf einen Blick
Lingarogroup sucht einen Data Scientist mit GenAI-Fokus zur Entwicklung von RAG-Pipelines, LLM-Integration und End-to-End AI-Anwendungen. Erforderlich sind Python, Azure/GCP und Deep Learning Kenntnisse.
💰 ~$70.000–120.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ APAC
- GenAI/LLM-Erfahrung
- Python + SQL
- Azure/GCP Cloud
- Deep Learning Grundlagen
Python
GenAI
LLM
RAG
PyTorch
LangChain
Azure
GCP
Gehalt geschätzt anhand Data Scientist mit GenAI-Fokus, mid-level. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Scientists mit AI/ML Hintergrund
- Leute interessiert in LLM und Generative AI
- Cloud-erfahrene Profis (Azure/GCP)
🚫 Weniger geeignet
- Junior Anfänger ohne ML-Erfahrung
- Reinraum-Akademiker ohne praktische Projekte
- Leute, die nicht mit unstrukturierten Daten arbeiten
💡 Gut zu wissen
- GenAI Markt ist schnell - kontinuierliches Lernen ist kritisch
- Model Fine-tuning ist aufwändig, nicht immer notwendig
- RAG ist nicht das Wundermittel für alle LLM-Probleme
Über das Unternehmen
Lingarogroup ist ein globales Softwareunternehmen, das auf Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft spezialisiert ist.
Deine Aufgaben
- Entwickeln Sie End-to-End GenAI-Anwendungen wie Chatbots, Voicebots und Talk-to-Data-Systeme
- Implementieren Sie RAG-Pipelines mit Vektor-Datenbanken, Hybrid Search und Reranking-Systemen
- Führen Sie Model Selection, Prompt Engineering und Fine-tuning (LoRA/QLoRA/SFT) durch
- Integrieren und optimieren Sie LLM-Interaktionen mit externen Tools, APIs und Datenquellen via Model Context Protocol (MCP)
- Übersetzen Sie Geschäftsprobleme in technische Ziele, definieren Sie Tasks und prüfen Sie Datenverfügbarkeit
- Unterstützen Sie die Projektabwicklung und Auslieferung
Deine Voraussetzungen
- Vertrautheit mit Theorie von Deep Learning Konzepten
- Erfahrung mit Machine Learning, besonders Generative AI (LLM/LMM) mit NLP oder Multimodal Focus
- Fließend Python und Object Oriented Programming, SQL und Vektor-Datenbanken
- Tech Stack in Azure oder GCP Cloud
- Kenntnisse von Deep Learning und GenAI Libraries (NumPy, PyTorch, HuggingFace, LangChain, LangGraph)
- Erfahrung mit OpenAI/Gemini APIs
- Erfahrung mit Microservice-Architekturen
- Kenntnisse von Code Repositories und Code Assistants
- Starker Business Acumen
- Fähigkeit zu kreativen Lösungen
Benefits
Standard Lingarogroup Benefits: Stabile Anstellung, Office as an Option, flexible Arbeitszeiten, Udemy Zugang, Zertifizierungsprogramme, Entwicklungschancen.