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Open nowPosted 4 days ago

Junior AI Application Engineer – AI Products (LLM & RAG) (m/f/d)

Machine Learning Reply14 open roles

Where
Munich, Bayern, Germany
Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowJunior AI Application Engineer – AI Products (LLM & RAG) (m/f/d)Machine Learning Reply · Munich, Bayern, Germany

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Machine Learning Reply's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

12.4% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. Machine Learning Reply postings stay open a median of 15 days.

Share of postings closed within
  1. 2.1%1 day
  2. 4.5%3 days
  3. 12.4%7 days
  4. 20.0%14 days
  5. 35.5%30 days
  6. 58.6%60 days
This job: posted 4 days ago

Machine Learning Reply median: 15 days open

The posting

Bei Machine Learning Reply unterstützen wir Unternehmen dabei, modernste AI-Technologien in reale Anwendungen und skalierbare digitale Produkte zu verwandeln.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen Junior AI Application Engineer, der Freude daran hat, AI-powered solutions und intelligente Produkt-Features mit Hilfe von modernen Machine Learning und Generative AI Technologien zu entwickeln.

Während sich unsere GenAI Engineers auf die Modellentwicklung und AI-Architekturen konzentrieren, liegt der Fokus der AI Application Engineers auf der Entwicklung nutzerzentrierter AI-Applications und der Überführung von AI-Capabilities in skalierbare Produkte.

In dieser Rolle arbeitest du an der Schnittstelle von AI Engineering, Backend Development, Produktentwicklung und Cloud Deployment, um produktionsreife AI-Systeme zu bauen, die echten geschäftlichen Mehrwert schaffen.

Aufgaben

Als Junior AI Application Engineer (m/w/d) entwirfst und entwickelst du KI-gestützte Anwendungen und Produktfunktionen für Unternehmenskunden. Zu deinen Aufgaben gehören:

  • Konzeption und Entwicklung von KI-Anwendungen wie Enterprise-Assistenten, Copiloten, semantischen Suchplattformen und Automatisierungssystemen
  • Unterstützung bei der Entwicklung von LLM-basierten Lösungen (inkl. RAG) sowie End-to-End-KI-Produkten unter Integration von APIs, Unternehmensdaten und Backend-Services
  • Aufbau skalierbarer KI-Microservices, APIs sowie Vektorsuche-, Embedding- und Retrieval-Systeme
  • Schnelles Prototyping von KI-Features und deren Weiterentwicklung zu produktiven Systemen
  • Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Kunden zur Entwicklung wirkungsvoller Lösungen
  • Deployment von KI-Systemen in Cloud- und Produktionsumgebungen unter Nutzung moderner DevOps-Praktiken
  • Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability durch CI/CD, Monitoring und containerisierte Deployments

Benefits

  • HYBRIDES ARBEITEN
  • FIRMEN EVENTS
  • EXPERTEN NETZWERK
  • ZERTIFIZIERUNGEN
  • Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science
  • Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch
  • Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke
  • Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket
  • Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe
  • Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Anforderungen

  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Bereich
  • Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks sowie Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen
  • Erste Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme, APIs und Microservices sowie Kenntnisse in RAG, Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien
  • Praxis in Containerisierung und DevOps (z. B. Docker, CI/CD, Kubernetes) sowie Deployment von KI-Services in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
  • Berührungspunkte mit relevanten Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, Hugging Face)
  • Kenntnisse in Monitoring, Observability sowie Evaluation und Optimierung von LLM-Systemen
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Workshops und Kommunikation

Beispielprojekte, an denen du arbeiten könntest

  • Enterprise AI Knowledge Assistants
  • AI Copilots für interne Business-Tools
  • Semantic Search Plattformen für Unternehmensdaten
  • Document Intelligence Systeme auf Basis von LLMs
  • AI Agents und Automatisierungssysteme für Enterprise Workflows
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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Machine Learning Reply's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Machine Learning Reply's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Machine Learning Reply's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
With CV Rocket100
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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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