Offene Stellen
🚀 Softwareentwickler:in – KI-Startup (LLMs, Agenten, echte Teilhabe)
📍 Raum Freiburg – Frankfurt (remote + physischer Austausch)
📧 Bewerbung an: [email protected]
Wir bauen keinen Trend – wir bauen einen Gamechanger.
Unser Ziel ist kein schneller Hype, sondern ein nachhaltiger Wandel:
Wir entwickeln ein intelligentes System, das Unternehmen hilft, komplexe Dokumente automatisiert zu verstehen, zu strukturieren und zu nutzen – mit Hilfe von LLMs, Agenten und modernen Retrieval-Technologien.
Wir suchen Menschen, die etwas Großes mit aufbauen wollen.
Nicht als Nummer – sondern als Mitgestaltende.
Mit klarem Anspruch, echten Fähigkeiten und Hands-on-Mentalität.
Worum es wirklich geht
Wir sitzen zwischen Freiburg und Frankfurt, mit der Idee: remote arbeiten, aber regelmäßiger persönlicher Austausch – in einem echten Team.
Wir bauen ein System, das bestehende Prozesse umkrempelt und Branchen transformieren kann – nicht morgen, sondern jetzt.
Wir denken in Teilhabe: wer mitzieht und mitgestaltet, kann Miteigentum aufbauen. Keine Worthülse – echte Beteiligung.
Tech & Themen, mit denen du (idealerweise) schon gearbeitet hast:
LLMs: OpenAI (GPT-4+), Mistral, Claude, HuggingFace, Ollama
Agent-Frameworks: LangChain, AutoGen, CrewAI, Haystack
RAG & Retrieval: Weaviate, Pinecone, LlamaIndex, Chroma
Dev Stack: Python, FastAPI, Next.js, TypeScript, Docker, Git
Data Layer: SQL, Pandas, Pydantic, JSON-Schema, Embeddings
Deine Aufgaben (du gestaltest mit, kein Pflichtenheft):
Entwicklung von Backend- und Frontend Komponenten (Python, FastAPI, NextJS)
Integration und Orchestrierung von LLMs & Agenten
Entwicklung von LLM-basierten APIs & Tools mit klarem Use-Case
Unterstützung bei CI/CD, Testing, Deployment (Docker, AWS etc.)
Mitdenken. Über den Code hinaus.
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes technisches Fundament (du weißt, was du tust)
Erfahrung mit modernen KI-Stacks (siehe oben)
Neugier, Eigenverantwortung, Gestaltungswille
Keine Angst vor Komplexität oder Legacy
Freude an Zusammenarbeit & Tempo
📨 Deine Bewerbung
Formlos genügt. Bitte schick uns Antworten auf diese Fragen an:
📧 [email protected]
Wer bist du, und was treibt dich aktuell fachlich und persönlich an?
Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts
📍 Raum Freiburg – Frankfurt (remote + physischer Austausch)
📧 Bewerbung an: [email protected]
Wir bauen keinen Trend – wir bauen einen Gamechanger.
Unser Ziel ist kein schneller Hype, sondern ein nachhaltiger Wandel:
Wir entwickeln ein intelligentes System, das Unternehmen hilft, komplexe Dokumente automatisiert zu verstehen, zu strukturieren und zu nutzen – mit Hilfe von LLMs, Agenten und modernen Retrieval-Technologien.
Wir suchen Menschen, die etwas Großes mit aufbauen wollen.
Nicht als Nummer – sondern als Mitgestaltende.
Mit klarem Anspruch, echten Fähigkeiten und Hands-on-Mentalität.
Worum es wirklich geht
Wir sitzen zwischen Freiburg und Frankfurt, mit der Idee: remote arbeiten, aber regelmäßiger persönlicher Austausch – in einem echten Team.
Wir bauen ein System, das bestehende Prozesse umkrempelt und Branchen transformieren kann – nicht morgen, sondern jetzt.
Wir denken in Teilhabe: wer mitzieht und mitgestaltet, kann Miteigentum aufbauen. Keine Worthülse – echte Beteiligung.
Tech & Themen, mit denen du (idealerweise) schon gearbeitet hast:
LLMs: OpenAI (GPT-4+), Mistral, Claude, HuggingFace, Ollama
Agent-Frameworks: LangChain, AutoGen, CrewAI, Haystack
RAG & Retrieval: Weaviate, Pinecone, LlamaIndex, Chroma
Dev Stack: Python, FastAPI, Next.js, TypeScript, Docker, Git
Data Layer: SQL, Pandas, Pydantic, JSON-Schema, Embeddings
Deine Aufgaben (du gestaltest mit, kein Pflichtenheft):
Entwicklung von Backend- und Frontend Komponenten (Python, FastAPI, NextJS)
Integration und Orchestrierung von LLMs & Agenten
Entwicklung von LLM-basierten APIs & Tools mit klarem Use-Case
Unterstützung bei CI/CD, Testing, Deployment (Docker, AWS etc.)
Mitdenken. Über den Code hinaus.
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes technisches Fundament (du weißt, was du tust)
Erfahrung mit modernen KI-Stacks (siehe oben)
Neugier, Eigenverantwortung, Gestaltungswille
Keine Angst vor Komplexität oder Legacy
Freude an Zusammenarbeit & Tempo
📨 Deine Bewerbung
Formlos genügt. Bitte schick uns Antworten auf diese Fragen an:
📧 [email protected]
Wer bist du, und was treibt dich aktuell fachlich und persönlich an?
Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts
📊 Datenanalyst:in – KI trifft Wirklichkeit (LLM-Auswertung, Retrieval, Teilhabe)
📍 Raum Freiburg – Frankfurt (remote + physischer Austausch)
📧 Bewerbung an: [email protected]
Keine Reports – echte Wirkung.
Wir bauen kein Analyse-Dashboard für PowerPoints.
Wir bauen eine Plattform, auf der Daten, Sprache und KI zu echten Entscheidungen führen.
Du bringst die Klarheit – für uns, für unsere Kunden, für unsere KI-Logik.
Worum es dir gehen sollte:
Du willst mit KI arbeiten, nicht nur darüber lesen.
Du willst echte Verantwortung, keine Ticket-Zettel.
Du willst Teil eines ambitionierten, nachhaltigen Gamechangers sein.
Du findest es sinnvoll, sich regelmäßig persönlich im Team zu sehen.
Du interessierst dich für Beteiligung und Aufbau, nicht nur Festanstellung.
Womit du idealerweise Erfahrung hast:
Data Science Stack: Python, Pandas, Jupyter, NumPy, Seaborn, Matplotlib
LLM-Evaluation: Prompt-Testing, Retrieval-Effektivität, Output-Metriken
RAG-Prozesse: Pinecone, LlamaIndex, LangChain, Chroma
Metriken & Evaluation: Precision/Recall, Embedding-Similarity, Manual QA
Optional Tools: Streamlit, PowerBI, Dash, SQL, OpenAI API
Was du bei uns machst:
Analyse von realen Nutzungsdaten (Output von LLMs & Agenten)
Evaluation von Prompts, Chains, Retrieval-Systemen
Entwicklung von strukturierten Feedbacksystemen zur Verbesserung von KI-Ausgaben
Gestaltung von Datenworkflows für Training, QA, Monitoring
Visualisierung & Kommunikation von Ergebnissen an Tech & Team
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes Verständnis für Daten, Logik und Textverarbeitung
Erfahrung mit KI-gestützter Analyse oder Evaluierung (LLMs, Prompts etc.)
Neugier & Mut, Dinge zu hinterfragen
Fähigkeit, Daten verständlich zu machen – für Tech & Nicht-Techs
Selbstständiges, zielgerichtetes Arbeiten
📨 Deine Bewerbung
Formlos genügt. Bitte schick uns Antworten auf diese Fragen an:
📧 [email protected]
Wer bist du, und was treibt dich aktuell fachlich und persönlich an?
Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts
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Keine Reports – echte Wirkung.
Wir bauen kein Analyse-Dashboard für PowerPoints.
Wir bauen eine Plattform, auf der Daten, Sprache und KI zu echten Entscheidungen führen.
Du bringst die Klarheit – für uns, für unsere Kunden, für unsere KI-Logik.
Worum es dir gehen sollte:
Du willst mit KI arbeiten, nicht nur darüber lesen.
Du willst echte Verantwortung, keine Ticket-Zettel.
Du willst Teil eines ambitionierten, nachhaltigen Gamechangers sein.
Du findest es sinnvoll, sich regelmäßig persönlich im Team zu sehen.
Du interessierst dich für Beteiligung und Aufbau, nicht nur Festanstellung.
Womit du idealerweise Erfahrung hast:
Data Science Stack: Python, Pandas, Jupyter, NumPy, Seaborn, Matplotlib
LLM-Evaluation: Prompt-Testing, Retrieval-Effektivität, Output-Metriken
RAG-Prozesse: Pinecone, LlamaIndex, LangChain, Chroma
Metriken & Evaluation: Precision/Recall, Embedding-Similarity, Manual QA
Optional Tools: Streamlit, PowerBI, Dash, SQL, OpenAI API
Was du bei uns machst:
Analyse von realen Nutzungsdaten (Output von LLMs & Agenten)
Evaluation von Prompts, Chains, Retrieval-Systemen
Entwicklung von strukturierten Feedbacksystemen zur Verbesserung von KI-Ausgaben
Gestaltung von Datenworkflows für Training, QA, Monitoring
Visualisierung & Kommunikation von Ergebnissen an Tech & Team
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes Verständnis für Daten, Logik und Textverarbeitung
Erfahrung mit KI-gestützter Analyse oder Evaluierung (LLMs, Prompts etc.)
Neugier & Mut, Dinge zu hinterfragen
Fähigkeit, Daten verständlich zu machen – für Tech & Nicht-Techs
Selbstständiges, zielgerichtetes Arbeiten
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Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts
🚀 Softwareentwickler:in – KI-Startup (LLMs, Agenten, echte Teilhabe)
📍 Raum Freiburg – Frankfurt (remote + physischer Austausch)
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Wir bauen keinen Trend – wir bauen einen Gamechanger.
Unser Ziel ist kein schneller Hype, sondern ein nachhaltiger Wandel:
Wir entwickeln ein intelligentes System, das Unternehmen hilft, komplexe Dokumente automatisiert zu verstehen, zu strukturieren und zu nutzen – mit Hilfe von LLMs, Agenten und modernen Retrieval-Technologien.
Wir suchen Menschen, die etwas Großes mit aufbauen wollen.
Nicht als Nummer – sondern als Mitgestaltende.
Mit klarem Anspruch, echten Fähigkeiten und Hands-on-Mentalität.
Worum es wirklich geht
Wir sitzen zwischen Freiburg und Frankfurt, mit der Idee: remote arbeiten, aber regelmäßiger persönlicher Austausch – in einem echten Team.
Wir bauen ein System, das bestehende Prozesse umkrempelt und Branchen transformieren kann – nicht morgen, sondern jetzt.
Wir denken in Teilhabe: wer mitzieht und mitgestaltet, kann Miteigentum aufbauen. Keine Worthülse – echte Beteiligung.
Tech & Themen, mit denen du (idealerweise) schon gearbeitet hast:
LLMs: OpenAI (GPT-4+), Mistral, Claude, HuggingFace, Ollama
Agent-Frameworks: LangChain, AutoGen, CrewAI, Haystack
RAG & Retrieval: Weaviate, Pinecone, LlamaIndex, Chroma
Dev Stack: Python, FastAPI, Next.js, TypeScript, Docker, Git
Data Layer: SQL, Pandas, Pydantic, JSON-Schema, Embeddings
Deine Aufgaben (du gestaltest mit, kein Pflichtenheft):
Entwicklung von Backend- und Frontend Komponenten (Python, FastAPI, NextJS)
Integration und Orchestrierung von LLMs & Agenten
Entwicklung von LLM-basierten APIs & Tools mit klarem Use-Case
Unterstützung bei CI/CD, Testing, Deployment (Docker, AWS etc.)
Mitdenken. Über den Code hinaus.
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes technisches Fundament (du weißt, was du tust)
Erfahrung mit modernen KI-Stacks (siehe oben)
Neugier, Eigenverantwortung, Gestaltungswille
Keine Angst vor Komplexität oder Legacy
Freude an Zusammenarbeit & Tempo
📨 Deine Bewerbung
Formlos genügt. Bitte schick uns Antworten auf diese Fragen an:
📧 [email protected]
Wer bist du, und was treibt dich aktuell fachlich und persönlich an?
Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts
📍 Raum Freiburg – Frankfurt (remote + physischer Austausch)
📧 Bewerbung an: [email protected]
Wir bauen keinen Trend – wir bauen einen Gamechanger.
Unser Ziel ist kein schneller Hype, sondern ein nachhaltiger Wandel:
Wir entwickeln ein intelligentes System, das Unternehmen hilft, komplexe Dokumente automatisiert zu verstehen, zu strukturieren und zu nutzen – mit Hilfe von LLMs, Agenten und modernen Retrieval-Technologien.
Wir suchen Menschen, die etwas Großes mit aufbauen wollen.
Nicht als Nummer – sondern als Mitgestaltende.
Mit klarem Anspruch, echten Fähigkeiten und Hands-on-Mentalität.
Worum es wirklich geht
Wir sitzen zwischen Freiburg und Frankfurt, mit der Idee: remote arbeiten, aber regelmäßiger persönlicher Austausch – in einem echten Team.
Wir bauen ein System, das bestehende Prozesse umkrempelt und Branchen transformieren kann – nicht morgen, sondern jetzt.
Wir denken in Teilhabe: wer mitzieht und mitgestaltet, kann Miteigentum aufbauen. Keine Worthülse – echte Beteiligung.
Tech & Themen, mit denen du (idealerweise) schon gearbeitet hast:
LLMs: OpenAI (GPT-4+), Mistral, Claude, HuggingFace, Ollama
Agent-Frameworks: LangChain, AutoGen, CrewAI, Haystack
RAG & Retrieval: Weaviate, Pinecone, LlamaIndex, Chroma
Dev Stack: Python, FastAPI, Next.js, TypeScript, Docker, Git
Data Layer: SQL, Pandas, Pydantic, JSON-Schema, Embeddings
Deine Aufgaben (du gestaltest mit, kein Pflichtenheft):
Entwicklung von Backend- und Frontend Komponenten (Python, FastAPI, NextJS)
Integration und Orchestrierung von LLMs & Agenten
Entwicklung von LLM-basierten APIs & Tools mit klarem Use-Case
Unterstützung bei CI/CD, Testing, Deployment (Docker, AWS etc.)
Mitdenken. Über den Code hinaus.
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes technisches Fundament (du weißt, was du tust)
Erfahrung mit modernen KI-Stacks (siehe oben)
Neugier, Eigenverantwortung, Gestaltungswille
Keine Angst vor Komplexität oder Legacy
Freude an Zusammenarbeit & Tempo
📨 Deine Bewerbung
Formlos genügt. Bitte schick uns Antworten auf diese Fragen an:
📧 [email protected]
Wer bist du, und was treibt dich aktuell fachlich und persönlich an?
Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts
📊 Datenanalyst:in – KI trifft Wirklichkeit (LLM-Auswertung, Retrieval, Teilhabe)
📍 Raum Freiburg – Frankfurt (remote + physischer Austausch)
📧 Bewerbung an: [email protected]
Keine Reports – echte Wirkung.
Wir bauen kein Analyse-Dashboard für PowerPoints.
Wir bauen eine Plattform, auf der Daten, Sprache und KI zu echten Entscheidungen führen.
Du bringst die Klarheit – für uns, für unsere Kunden, für unsere KI-Logik.
Worum es dir gehen sollte:
Du willst mit KI arbeiten, nicht nur darüber lesen.
Du willst echte Verantwortung, keine Ticket-Zettel.
Du willst Teil eines ambitionierten, nachhaltigen Gamechangers sein.
Du findest es sinnvoll, sich regelmäßig persönlich im Team zu sehen.
Du interessierst dich für Beteiligung und Aufbau, nicht nur Festanstellung.
Womit du idealerweise Erfahrung hast:
Data Science Stack: Python, Pandas, Jupyter, NumPy, Seaborn, Matplotlib
LLM-Evaluation: Prompt-Testing, Retrieval-Effektivität, Output-Metriken
RAG-Prozesse: Pinecone, LlamaIndex, LangChain, Chroma
Metriken & Evaluation: Precision/Recall, Embedding-Similarity, Manual QA
Optional Tools: Streamlit, PowerBI, Dash, SQL, OpenAI API
Was du bei uns machst:
Analyse von realen Nutzungsdaten (Output von LLMs & Agenten)
Evaluation von Prompts, Chains, Retrieval-Systemen
Entwicklung von strukturierten Feedbacksystemen zur Verbesserung von KI-Ausgaben
Gestaltung von Datenworkflows für Training, QA, Monitoring
Visualisierung & Kommunikation von Ergebnissen an Tech & Team
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes Verständnis für Daten, Logik und Textverarbeitung
Erfahrung mit KI-gestützter Analyse oder Evaluierung (LLMs, Prompts etc.)
Neugier & Mut, Dinge zu hinterfragen
Fähigkeit, Daten verständlich zu machen – für Tech & Nicht-Techs
Selbstständiges, zielgerichtetes Arbeiten
📨 Deine Bewerbung
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Wer bist du, und was treibt dich aktuell fachlich und persönlich an?
Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts
📍 Raum Freiburg – Frankfurt (remote + physischer Austausch)
📧 Bewerbung an: [email protected]
Keine Reports – echte Wirkung.
Wir bauen kein Analyse-Dashboard für PowerPoints.
Wir bauen eine Plattform, auf der Daten, Sprache und KI zu echten Entscheidungen führen.
Du bringst die Klarheit – für uns, für unsere Kunden, für unsere KI-Logik.
Worum es dir gehen sollte:
Du willst mit KI arbeiten, nicht nur darüber lesen.
Du willst echte Verantwortung, keine Ticket-Zettel.
Du willst Teil eines ambitionierten, nachhaltigen Gamechangers sein.
Du findest es sinnvoll, sich regelmäßig persönlich im Team zu sehen.
Du interessierst dich für Beteiligung und Aufbau, nicht nur Festanstellung.
Womit du idealerweise Erfahrung hast:
Data Science Stack: Python, Pandas, Jupyter, NumPy, Seaborn, Matplotlib
LLM-Evaluation: Prompt-Testing, Retrieval-Effektivität, Output-Metriken
RAG-Prozesse: Pinecone, LlamaIndex, LangChain, Chroma
Metriken & Evaluation: Precision/Recall, Embedding-Similarity, Manual QA
Optional Tools: Streamlit, PowerBI, Dash, SQL, OpenAI API
Was du bei uns machst:
Analyse von realen Nutzungsdaten (Output von LLMs & Agenten)
Evaluation von Prompts, Chains, Retrieval-Systemen
Entwicklung von strukturierten Feedbacksystemen zur Verbesserung von KI-Ausgaben
Gestaltung von Datenworkflows für Training, QA, Monitoring
Visualisierung & Kommunikation von Ergebnissen an Tech & Team
Was du mitbringen solltest:
Sehr gutes Verständnis für Daten, Logik und Textverarbeitung
Erfahrung mit KI-gestützter Analyse oder Evaluierung (LLMs, Prompts etc.)
Neugier & Mut, Dinge zu hinterfragen
Fähigkeit, Daten verständlich zu machen – für Tech & Nicht-Techs
Selbstständiges, zielgerichtetes Arbeiten
📨 Deine Bewerbung
Formlos genügt. Bitte schick uns Antworten auf diese Fragen an:
📧 [email protected]
Wer bist du, und was treibt dich aktuell fachlich und persönlich an?
Welche Tools/Technologien hast du bisher konkret genutzt?
Welche Erfahrungen hast du mit LLMs, Retrieval, Agenten o. ä.?
Was reizt dich an unserem Vorhaben – und wie willst du dich einbringen?
Wie (und wo) kannst du mitarbeiten – remote, vor Ort, zeitlich?
Optional: Projektlinks, Repos, Notebooks, Substack, Demo-Apps, Blogposts