Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
KKI•PIE Group
Бад-Хомбург, Германия4 месяца назад
Грейд
Senior
Формат работы
Гибрид
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Контекст: KI•PIE Group уже более 50 лет предоставляет данные о ценах и аналитику для европейской индустрии пластмасс и химии. 12 октября 2026 года мы запустили pricenxt.com, нашу SaaS-платформу для ценообразования и анализа рыночной ситуации. Вы будете развивать на ее основе уровень ИИ: используя проприетарные рыночные данные, которых больше ни у кого нет, и для платящих пользователей, которые будут давать обратную связь с первого дня.
В качестве (Senior) LLM Application Engineer вы будете отвечать за нашу LLM-платформу от идеи до внедрения. В первые месяцы фокус будет на функциях ИИ для клиентов pricenxt. Затем последуют внутренние инструменты, которые ускорят работу нашей редакции и отдела продаж.
Реальные проприетарные данные и реальные пользователи, а не тестовая площадка. Недавно запущенный продукт, где ваша работа будет напрямую видна. Небольшая международная команда, плоская иерархия, короткие пути принятия решений.
Вы будете создавать уровень LLM-платформы: бэкенд для поиска, конвейер встраивания (embedding pipeline) и чистые API. Вы будете внедрять функции ИИ в продакшн: Conversational Analyst для наших данных о ценах, семантический поиск и интеллектуальный поток оповещений. Вы будете интегрировать foundational models (Anthropic, OpenAI, Mistral и др.) и принимать решения о выборе модели на основе качества, стоимости и задержки. Вы будете создавать архитектуры агентов и интерфейсы MCP, через которые корпоративные клиенты смогут получать наши данные напрямую в свои системы. Вы будете участвовать в принятии решений о том, какие варианты использования будут внедряться в продакшн, и измерять их эффективность: оценка, обеспечение фактической точности (grounding), мониторинг.
Несколько лет опыта работы в качестве Software Engineer, из которых как минимум одна функция LLM, которую Вы самостоятельно внедрили в продакшн и которая используется реальными пользователями. Опыт работы с RAG в продакшне: Vector DB, Retrieval, Chunking, Evaluation и Grounding. Уверенное владение бэкендом с использованием Python и/или TypeScript/Node: Services, Async, API Design, Data Modeling. Вы знакомы с Function Calling, Tool Use и Prompt/Context Engineering на практике, а не по учебникам. Вы работаете самостоятельно, принимаете технические решения и можете объяснить их нетехническим специалистам. Очень хорошее знание немецкого и английского языков.
MCP (Model Context Protocol) или фреймворки/SDK для агентов. React/TypeScript, чтобы вы могли самостоятельно создавать пользовательские интерфейсы для ваших функций. Конвейеры данных (Data Pipelines) для структурированных и полуструктурированных источников. Опыт работы с рыночными данными, временными рядами или B2B-SaaS.
Предпочтительно постоянное трудоустройство. Для подходящего кандидата также возможен переход на фриланс или контракт на 6-12 месяцев.
Привлекательная зарплата плюс годовой бонус Гибридная работа с офисом в Бад-Хомбурге и гибким графиком. Бюджет на модели, инструменты и конференции. JobRad, JobAuto и JobTicket. Корпоративное пенсионное страхование (bAV) и дополнительное корпоративное медицинское страхование (bKV). Corporate Benefits, а также как минимум одно командное мероприятие в квартал.
Context: KI•PIE Group has been providing price data and analysis for the European plastics and chemical industry for over 50 years. On October 12, 2026, we launched pricenxt.com, our SaaS platform for pricing and market analysis. You will develop the AI layer on top of it: using proprietary market data that no one else has, and for paying users who will provide feedback from day one.
As a (Senior) LLM Application Engineer, you will be responsible for our LLM platform from concept to implementation. In the first few months, the focus will be on AI features for pricenxt customers. This will be followed by internal tools to accelerate the work of our editorial and sales departments.
You will build the LLM platform layer: backend for search, embedding pipeline, and clean APIs. You will implement AI features in production: Conversational Analyst for our price data, semantic search, and intelligent alert flow. You will integrate foundational models (Anthropic, OpenAI, Mistral, etc.) and make decisions about model selection based on quality, cost, and latency. You will build agent architectures and MCP interfaces through which corporate clients can receive our data directly into their systems. You will participate in decisions about which use cases will be implemented in production and measure their effectiveness: evaluation, ensuring ground truth, monitoring.
What you bring: Several years of experience as a Software Engineer, of which at least one LLM function that you have implemented in production yourself and which is used by real users. Experience with RAG in production: Vector DB, Retrieval, Chunking, Evaluation, and Grounding. Proficiency in backend development with Python and/or TypeScript/Node: Services, Async, API Design, Data Modeling. You are familiar with Function Calling, Tool Use, and Prompt/Context Engineering in practice, not just from textbooks. You work independently, make technical decisions, and can explain them to non-technical specialists. Very good knowledge of German and English.
What would be an asset: MCP (Model Context Protocol) or frameworks/SDKs for agents. React/TypeScript, so you can independently create user interfaces for your features. Data Pipelines for structured and semi-structured sources. Experience with market data, time series, or B2B SaaS. Permanent employment is preferred. For a suitable candidate, a transition to freelance or a contract for 6-12 months is also possible.
Attractive salary plus annual bonus Real proprietary data and real users, not a test environment. A recently launched product where your work will be directly visible. A small international team, flat hierarchy, short decision-making paths. Hybrid work with an office in Bad Homburg and flexible hours. Budget for models, tools, and conferences. JobRad, JobAuto, and JobTicket. Company pension plan (bAV) and supplementary corporate health insurance (bKV). Corporate Benefits, as well as at least one team event per quarter.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 73 100 до 100 000