{"id":133348,"title":"Senior Data Scientist (m/w/d), Agentic AI","company":"AT GmbH","city":null,"region":null,"location":"an allen Standorten","work_model":"hybrid","employment_type":"full_time","employment":["full_time"],"roles":["data_science"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-11-04T13:06:43+00:00","tools":["LLM","Python","LangChain","RAG","Databricks","FastAPI","REST","MLflow"],"seniority":"senior","years_experience_min":null,"german_requirement":"required","german_level":"unspecified","english_requirement":"required","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.9,"method":"rules","language_badge":"German required","language_evidence":"e Fähigkeit, komplexe KI-Lösungen eigenverantwortlich zu konzipieren und produktionsreif umzusetzen. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab.","requirements_snippet":"​​​​Data ist auch in Deiner DNA? 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Dazu gehören insbesondere Agent Orchestration, State Management, Tool Calling, Knowledge Retrieval und AI Evaluation.\n\nWir suchen Dich ab sofort an einem unserer deutschen Standorte in München, Nürnberg, Leipzig, Berlin, Essen oder Frankfurt am Main!\n\nDeine Aufgaben\n• Konzeption und Entwicklung agentischer KI-Systeme und Multi-Agent-Workflows\n• Implementierung von Agent Orchestration, State Management und Tool Calling\n• Entwicklung von RAG- und Document-Understanding-Pipelines\n• Integration von LLM-Komponenten, APIs und bestehenden Enterprise-Systemen\n• Aufbau automatisierter Evaluations-, Testing- und Monitoring-Pipelines\n• Implementierung von Guardrails, Human-in-the-Loop und Fehlerbehandlung\n• Deployment und Weiterentwicklung von GenAI-Anwendungen bis zur Produktionsreife\n\nDein Profil\n​​​​Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:\n• Erfahrung & Expertise: Du verfügst über mehrjährige Berufserfahrung in Software Engineering und AI-Entwicklung sowie fundierte praktische Erfahrung mit komplexen LLM- und Agentic-AI-Systemen, idealerweise im produktiven Enterprise-Umfeld.\n• Python & Software Engineering: Du beherrschst Python auf Expertenniveau und bist sicher im Umgang mit Software Design Patterns, Async Programming, Testing und Clean Code.\n• Agentic AI & LLM Engineering: Du hast praktische Erfahrung mit Frameworks wie LangGraph oder LangChain sowie mit Agent Orchestration, State Management, Tool Calling, Prompt Engineering und der Integration von LLM APIs.\n• RAG & Retrieval: Du bringst fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von RAG-Pipelines mit, insbesondere in Embeddings, Vector Search, Hybrid Search und Reranking.\n• Data & AI Platforms: Du hast Erfahrung mit Databricks, der Integration unterschiedlicher Datenquellen und der Entwicklung skalierbarer AI-Pipelines.\n• Backend & Integration: Du kennst dich mit FastAPI, REST APIs und Pydantic aus und hast Erfahrung in der Integration von KI-Anwendungen in bestehende Unternehmenssysteme.\n• LLMOps & DevOps: Du bist vertraut mit MLflow oder vergleichbaren Tools für Evaluation, Tracing und Monitoring und hast praktische Erfahrung mit Git, CI/CD, Docker, Kubernetes sowie Guardrails und Error Handling.\n• Arbeitsweise & Kommunikation: Du überzeugst durch eine ausgeprägte Hands-on-Mentalität, hohe technische Eigenständigkeit und die Fähigkeit, komplexe KI-Lösungen eigenverantwortlich zu konzipieren und produktionsreif umzusetzen. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab.\n\nIdealerweise bringst du außerdem Folgendes mit:\n• Vertiefte Kenntnisse im Databricks-Ökosystem (Mosaic AI, Unity Catalog, Vector Search, Model Serving) sowie in Azure Cloud Services (Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Functions, Azure DevOps)\n• Erfahrung mit LLMOps- und Evaluation-Tools wie LangSmith, Langfuse, RAGAS oder Promptfoo\n• Know-how in Multi-Agent-Systemen, Model Context Protocol (MCP) und Agent-to-Agent-Kommunikation\n• Erfahrung mit Document Intelligence, insbesondere OCR, Dokumentklassifikation und Information Extraction\n• Branchenkenntnisse im Versicherungsumfeld, insbesondere in der Schadenbearbeitung und Prozessautomatisierung\n\nWir bieten\nData bewegt uns! Was Dich auf Deiner persönlichen Journey erwartet, findest Du hier:\n\nWork-Life-Balance\nVertrauensarbeitszeit mit flexibler Arbeitszeitgestaltung, hybrides Arbeitsmodell, workation – nutze die Möglichkeit aus dem EU-Ausland zu arbeiten.\nKultur & Zusammenarbeit\nEinzigartige Teamatmosphäre, flache Hierarchien zu unserem CEO Alex sowie eine offene Feedbackkultur, jährliche Teamworkshops auf unserem Data.Castle im Zillertal, gelebtes Data.Musketeer Prinzip – „einer für alle, alle für einen!“, unser [at] Buddy Programm zur besseren Vernetzung, regelmäßig stattfindende Fach- und Freizeitevents, hundefreundliche Büros.\nFachliche & persönliche Entwicklung\nIntensiver Onboarding- & Einarbeitungsprozess, persönlicher Entwicklungsplan und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten, vielfältiges Workshop- und Schulungsangebot innerhalb der Data.Academy durch unsere erfahrenen Data.Musketeers sowie externen Anbieter, Führungs-, Projektleiter- und Expertenlaufbahn.\nVergütung & Zusatzleistungen\nKita-Zuschuss, Betriebliche Altersvorsorge mit 20% Bezuschussung, zahlreiche Corporate Benefits & Mitarbeiterangebote (z.B. für Events und Reisen), Startguthaben in unserem internen Merchandise-Shop, kompetitives Gehalt mit variablen Anteilen.\nGesundheit & Wohlbefinden\nMental Health & Wellbeing Support sowie Coaching und Meditation durch nilo.health, Fitness- und Yogaräume im Münchner Office, regelmäßige Mitarbeiterumfragen, EGYM Well Pass Mitgliedschaft mit Plus1 Option, Fahrradleasing über Jobrad nach der Probezeit, interne Gruppen für sportliche Aktivitäten, kostenlose Heiß- und Erfrischungsgetränke sowie frisches Obst im Office, Dachterrasse (Grill).\nMobilität\nZuschuss zum Deutschlandticket, zentrale Lage der Offices, gute Anbindung an den Öffentlichen Nahverkehr, Möglichkeit von anderen Standorten zu arbeiten.\n\nAnsprechpartnerin\nEugenia Riger, Senior People Operations Manager","responsibilities_text":"• Konzeption und Entwicklung agentischer KI-Systeme und Multi-Agent-Workflows\n• Implementierung von Agent Orchestration, State Management und Tool Calling\n• Entwicklung von RAG- und Document-Understanding-Pipelines\n• Integration von LLM-Komponenten, APIs und bestehenden Enterprise-Systemen\n• Aufbau automatisierter Evaluations-, Testing- und Monitoring-Pipelines\n• Implementierung von Guardrails, Human-in-the-Loop und Fehlerbehandlung\n• Deployment und Weiterentwicklung von GenAI-Anwendungen bis zur Produktionsreife","requirements_text":"​​​​Data ist auch in Deiner DNA? 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