AI Engineer (m/w/d) - LLM Apps, RAG & Argentic Systems (german speaking)

Standort: Remote (DACH-Zeitzone), Office Berlin optionalAnstellung: Vollzeit, unbefristetStart: Ab sofortSprache: Deutsch C2, Englisch min. C1───────────ÜBER SANDAN AIsandan AI ist ein in Berlin ansässiges AI-Native-Startup für Enterprise-Kunden im DACH-Raum. Wir prägen, wie Marketing in einer agentischen Wirtschaft aussieht – und bauen die Plattform, auf der diese neue Generation von Marketing-Workflows läuft. Unser Anspruch: Software so zu entwickeln, wie Software 2026 entwickelt werden sollte – agentisch, iterativ, mit AI als integralem Bestandteil des EngineeringWorkflows.────────────UNSERE ARBEITSWEISEWir entwickeln agentisch. Claude Code und Codex sind Kern unseres Engineering-Workflows – nicht Spielerei. Wer bei uns einsteigt, arbeitet entweder schon produktiv mit diesen Tools oder will sich aktiv und tief einarbeiten.AufgabenDu baust die Intelligenz, die in ArcGEN läuft. Du verantwortest unsere LLM-Pipelines, Agenten-Architekturen und Eval-Frameworks - vom Prototypen im Notebook bis zur produktiven Pipeline mit nachweisbarer Qualität.Design und Betrieb von RAG-Pipelines (Embeddings, Vector Stores, Re-Ranking)Architektur agentischer Systeme – Tool-Calling, MCP, Sub-Agent-OrchestrierungAufbau und Pflege von LLM-Eval-Frameworks: Metriken, Benchmarks, A/B-Testing, Quality-GatesPrompt-Engineering und systematische Prompt-OptimierungEntwicklung ML-Modelle für Marketing-Use-Cases (Attribution, Targeting, Forecasting, Anomaly Detection)Überführung von Notebook-Explorationen in produktionsreife PipelinesEnge Zusammenarbeit mit unseren Full-Stack-Engineers an der Plattform-IntegrationQualifikationMust-have:Praxis mit modernen LLM-Workflows in Production: RAG, Embeddings, Vector Databases (Pinecone, Weaviate, pgvector)Solide Python-Kenntnisse inkl. pandas, NumPy, scikit-learn sowie PyTorch oder TensorFlowErfahrung im End-to-End-ML-Lifecycle: Datenaufbereitung, Training, Evaluation, Deployment, MonitoringErfahrung mit systematischer Modell-Evaluation: Metriken, Benchmarks, Eval-FrameworksDeutsch C2 und Englisch C1Builder-Mentalität: Du lieferst Production-Systeme, nicht nur NotebooksPluspunkte:Eigenentwicklung von Custom Agents, Sub-Agents oder spezialisierten Coding-WorkflowsErfahrung mit MCP (Model Context Protocol) und Tool-Calling-ArchitekturenPraxis mit Agent-Frameworks (Mastra, LangGraph, Vercel AI SDK)Erfahrung mit Fine-Tuning, LoRA-Adaptern oder DistillationMLOps-Tools (MLflow, Weights & Biases, DVC)Background in Marketing-Analytics, Attribution-Modellen oder Performance-Marketing-DatenKaggle, Open-Source-Beiträge oder Publikationen im ML-/AI-BereichBenefitsWettbewerbsfähiges Gehalt mit jährlicher AnpassungVollständig finanzierter Zugang zu Claude Max, Codex, GitHub Copilot, OpenAI- und Anthropic-APIs sowie allen relevanten LLM-ToolsCompute-Budget für Experimente, Modell-Training und ML-WorkloadsMacBook Pro nach WahlRemote-First, flexible ArbeitszeitenQuartalsweise Team-Meetups in Berlin oder Dubai (DIFC AI Campus, optional)Direkter Einfluss auf Produkt-Architektur in einer frühen PhaseSteile Lernkurve in Agentic AI, LLM-Orchestrierung und AI-Native-EngineeringLebenslauf reicht. Wenn du GitHub, Portfolio, Kaggle oder einOpen-Source-Projekt hast – sehr gerne mit dazu.Wir freuen uns auf deine Bewerbung!