Auf einen Blick
LLM Engineer Freelancer bei Monterail zur Gestaltung und Integration praktischer KI-Funktionen in bestehende Produkte. Flexible Teilzeit- oder Vollzeitprojekte mit Python, Node.js oder Ruby.
💰 $50–120/h
📊 Mid-Level
🕒 Contract
🌍 Remote
🗺️ Worldwide
- Python, Node.js oder Ruby erforderlich
- LLM-API-Integrationserfahrung
- RAG-Pipeline-Erfahrung
- Englisch B2/C1
Python
Node.js
Ruby
LLM APIs
RAG
Embeddings
OpenAI
✅ Geeignet für
- Erfahrene Full-Stack-Entwickler
- KI-enthusiastische Ingenieure
- Freelancer mit flexiblem Zeitplan
- Entwickler mit Big Data Hintergrund
🚫 Weniger geeignet
- Junior Entwickler ohne Produktionserfahrung
- ML-Forscher statt Ingenieure
- Kandidaten unter B2 Englisch
- Personen, die stabiles Angestelltenverhältnis brauchen
💡 Gut zu wissen
- Dies ist Freelance/Auftragsarbeit, kein Angestelltenverhältnis
- Projekte sind projektgebunden und variabel
- Kostenoptimierung und Zuverlässigkeit sind kritisch
- Big Data Pipeline Erfahrung ist großer Vorteil
Über das Unternehmen
Monterail baut ein globales Netzwerk von LLM-Ingenieuren auf, die KI-Funktionen in bestehende Produkte integrieren können. Wir suchen Fachleute zur Zusammenarbeit auf Freelance-Basis - Teilzeit oder Vollzeit je nach Projektbedarf. Diese Rolle konzentriert sich auf praktische Implementierung, nicht auf ML-Forschung.
Deine Aufgaben
- Integration von LLM-APIs (OpenAI, Anthropic, ähnlich) in Produktionssysteme
- Entwicklung von KI-Funktionen: Chat, Zusammenfassungen, Klassifizierung, intelligente Suche, Dokumenten-Q&A
- Gestaltung und Implementierung von RAG-Pipelines mit Embeddings und Vektorsuche
- Arbeit mit Vektor-Datenbanken (pgvector, Pinecone, Qdrant)
- Implementierung sicherer und zuverlässiger LLM-Endpunkte
- Direkte Zusammenarbeit mit Clients zur Gestaltung von KI-Funktionen
- Beratung von Clients über KI-Grenzen und Kompromisse bei Latenz und Genauigkeit
Deine Voraussetzungen
- Solide Software Engineering Grundlagen: Python, Node.js oder Ruby
- Praktische Erfahrung bei der Integration von LLM APIs in Produktionssysteme
- Fähigkeit, pragmatische KI-Lösungen innerhalb bestehender Architekturen zu gestalten
- Erfahrung mit RAG-Pipelines, Embeddings und Vektorsuche
- Verständnis von Kosten-, Latenz- und Zuverlässigkeitsbeschränkungen von KI-Systemen
- Unabhängige Arbeitsweise und realistische Erwartungsverwaltung
- Englisch B2/C1
Benefits
- Freelance-Arbeit auf B2B-Basis
- Flexible Arbeitszeiten: Teilzeit oder Vollzeit nach Projektbedarf
- Zusammenarbeit mit führenden KI-Technologieanbietern
- Direkte Client-Interaktion und Gestaltungskompetenz