KI-Engineer (RAG/LLM)
Bauen Sie intelligente Assistenten auf Basis von LLMs
Wer ist ein KI-Engineer (RAG/LLM)?
RAG/LLM-Ingenieur·innen bauen retrieval-augmentierte Assistent·innen—sie gestalten Ingestion, Embeddings, Retrieval, Prompting und Evaluation und steuern Kosten und Risiko.
Die Rolle
- Entwirft Ingestion-, Embedding-, Retrieval- und Antwort-Pipelines.
- Benchmarkt Retrieval- und Antwortqualität je Release gegen Regressionen.
Passung ins Team
- Partner von Legal und Produkt bei sensiblen Korpora und Policies.
- Arbeitet mit Platform und Finance, damit Token- oder GPU-Spikes sichtbar bleiben.
- Stimmt Data Engineering zur Aktualität indexierten Wissens ab.
Fähigkeiten, die früh zählen
- Vector-DB-Tuning balanciert Recall und Precision.
- Prompt-Templates verankern Domain-Vokabular.
- Hybrid-Retrieval mischt dichte Vektoren und lexikalische Suche.
- Golden-Set-Evaluatoren bevor Nutzer Drift spüren.
- Trace-IDs über LLM-Stacks für nachvollziehbares Debugging.
- Retention-Policies entfernen veraltete Chunks für Compliance-Narrative.
So läuft das Lernen ab
Kurze Theorie und Übungen passend zu deinem Niveau — von Grundlagen bis zu Aufgaben nahe der Praxis.
Start auf der Plattform
Registrierung, Oberfläche und Skills-Diagnose — wir erfassen Level und Einstieg.
Persönlicher Plan
Pfad für deine gewählte Richtung: Themen, Modulreihenfolge und praktische Aufgaben.
Theorie und Praxis zusammen
Nach jedem Theorieblock Aufgaben auf deinem Level — von Übungen bis zu zusammenhängenden Arbeiten für Arbeitgeber:innen.
Feedback
Automatische Checks wo sinnvoll; sonst Fehleranalyse und Hinweise für den nächsten Schritt.
Eigenes Tempo
Rund um die Uhr verfügbar; schwierige Themen wiederholen, bis es sitzt.
Nah an der Arbeit
Fokus auf Abläufe und Artefakte wie im Job: Tickets, Zusammenarbeit und klare Fortschrittsinfos.
Bereit zum Start?
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