Product Management
GenAI Solution Architect
Content
ab 23 €/Std.
Standort
München/Remote
Stunden Pro Woche
16-20h/Woche
Das solltest du mitbringen
Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation
Erste Erfahrungen im Produktmanagement oder eine starke Affinität dafür
Kenntnisse im Bereich Marktforschung und/ oder Kundenfeedbackanalyse
Gute Kenntnisse in Excel und PowerPoint
Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Eine selbstständige Arbeitsweise und die Fähigkeit, schnell zu lernen
Studium der Informatik (oder ähnliches Feld) oder einfach viel Erfahrung durch Side Projects
Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit NLP-Tools
Praktische Erfahrung mit dem Aufbau von NLP-Anwendungen, Information Retrieval-Systemen oder Frage-Antwort-Pipelines
Gutes Verständnis von Konzepten, Architekturen und Bewertungsmetriken von Retrieval-Augmented-Generation
Erfahrung mit einem oder mehreren LLM/RAG-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder Semantic Kernel
Erfahrung mit dem Sammeln, Bereinigen und Strukturieren unstrukturierter Textdaten aus verschiedenen Quellen
Gute Kommunikationsfähigkeiten, um effektiv mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten
Deine Aufgaben bei uns
Unterstützung bei der Identifizierung und Analyse von Markttrends und Kundenbedürfnissen
Mitarbeit bei der Erstellung von Produktroadmaps und -konzepten
Zusammenarbeit mit unserem Team bei der Umsetzung von Produktstrategien
Möglichkeit, eigene Ideen und Projekte umzusetzen
Teilhabe an regelmäßigen Meetings und Workshops
Als GenAI Solution Architect bist Du verantwortlich für die Entwicklung von hochmodernen Frage-Antwort-Pipelines - für den gesamten Prozess von der Datenextraktion/-verarbeitung bis hin zur Validierung der Ergebnisse.
Erfasse und bereite Daten aus verschiedenen Quellen wie SharePoint, Datenbanken, APIs und Webseiten auf, um maßgeschneiderte Wissensdatenbanken aufzubauen.
Implementiere LLM-Pipelines unter Verwendung von Frameworks wie LangChain oder LLamaIndex, um Chatbots den Zugriff auf und die Nutzung der Wissensdatenbanken für die Erstellung informativer Antworten (RAG) zu ermöglichen.
Konzipiere und entwickle End-to-End Conversational-AI-Systeme, die Fine-Tuning, RAG und Prompt-Engineering nutzen, um genaue, relevante und kontextuelle Antworten auf Benutzeranfragen zu liefern.
Etabliere Test- und Validierungs-Workflows für RAG-Systeme, um eine hohe Genauigkeit der generierten Antworten sicherzustellen.
Überwache, analysiere und verbessere kontinuierlich die Leistung der RAG-Modelle in Produktionsumgebungen.
Recherchiere und verfolge die neuesten Entwicklungen in den Bereichen RAG und Conversational AI, um neue Fähigkeiten einzuführen und die Chatbot-Benutzererfahrung zu verbessern.