Stellendetails

Conditions

Location: Vienna

Start: ASAP

Duration: 12 months+ option for extension

Capacity: 100 %

Working model: Hybrid, 2 days per week on site in Vienna

Project language: English

Your Tasks

Development and implementation of scalable Python applications, backend services and AI-based solutions

Design, development and optimization of complete Retrieval-Augmented Generation pipelines

Implementation of document ingestion and data-processing workflows

Development of suitable document parsing, preprocessing, chunking and metadata strategies

Generation, management and optimization of embeddings

Implementation of semantic search, vector search and hybrid search solutions

Integration and management of vector databases and retrieval systems

Development and optimization of retrieval and reranking mechanisms

Implementation of prompt construction, prompt templates and context-management strategies

Integration of Large Language Models for reliable and context-based answer generation

Implementation of citation handling, source attribution and traceability mechanisms

Development and integration of APIs and backend interfaces

Integration of AI applications into existing IT, data, database and cloud landscapes

Design and implementation of data-driven evaluation processes for RAG and AI solutions

Analysis and improvement of retrieval quality, answer quality, relevance and system performance

Development of automated unit, integration and end-to-end tests

Implementation of logging, monitoring, error handling and observability mechanisms

Creation of technical documentation and development standards

Application of professional software-development practices, including version control, code reviews and CI/CD

Collaboration with AI architects, data scientists, developers, business departments and other technical stakeholders

Support of AI use cases from technical conception through implementation to productive operation

Your Profile

At least 5+ years of professional experience in software development with Python

Very good knowledge of Python and modern Python software-development practices

Proven experience in the development of APIs, backend services and data-processing applications

Practical experience in the development and implementation of Retrieval-Augmented Generation solutions

Very good understanding of RAG architectures, Large Language Models and Generative AI applications

Experience with document ingestion, document parsing, preprocessing, chunking and metadata management

Experience with embeddings, semantic search, vector search, retrieval and reranking

Experience with vector databases such as Qdrant, Weaviate, Pinecone, Milvus, Chroma or PostgreSQL with pgvector

Experience with RAG and LLM frameworks such as LangChain, LlamaIndex or comparable technologies

Experience with relational and/or NoSQL databases

Sound understanding of APIs, integration patterns and backend architectures

Experience with Git and professional version-control workflows

Experience with unit testing, integration testing and automated software testing

Experience with logging, monitoring, debugging and production software operations

Knowledge of clean code principles, software architecture and maintainable application design

Strong data-driven and analytical mindset

Ability to evaluate technical solutions based on measurable quality, performance and business requirements

Completed degree in computer science, business informatics, data science, Artificial Intelligence or a comparable qualification

Very good written and spoken English skills

Structured, independent and solution-oriented way of working

Strong communication and collaboration skills

Nice to Have

Experience in the telecommunications environment

Experience with cloud technologies such as AWS, Microsoft Azure or Google Cloud

Experience with Docker, Kubernetes and CI/CD pipelines

Experience with Python frameworks such as FastAPI, Flask or Django

Knowledge of MLOps, LLMOps or AI platform architectures

Experience with the evaluation of RAG systems, including retrieval quality, answer relevance, groundedness, hallucination detection and citation accuracy

Experience with hybrid search, knowledge graphs or graph-based RAG architectures

Experience with agent-based AI systems and tool-using Large Language Models

Experience with open-source and commercial Large Language Models

Experience with LLM observability, tracing and evaluation platforms

Knowledge of AI governance, Responsible AI, data protection, security and compliance requirements

Experience in international and interdisciplinary project environments

Relevant AI, cloud or software-development certifications