Junior AI Application Engineer – AI Products (LLM & RAG) (m/f/d)

Machine Learning Reply · Munich, Bayern, Germany · Remote

• Employment typeFull-time
• Experience levelEntry level
• Salary signalSalary not listed
• Last checked14 days ago
• Source valid throughOct 19, 2026

Role Overview

Bei Machine Learning Reply unterstützen wir Unternehmen dabei, modernste AI-Technologien in reale Anwendungen und skalierbare digitale Produkte zu verwandeln. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen Junior AI Application Engineer, der Freude daran hat, AI-powered solutions und intelligente Produkt-Features mit Hilfe von modernen Machine Learning und Generative AI Technologien zu entwickeln. Während sich unsere GenAI Engineers auf die Modellentwicklung und AI-Architekturen konzentrieren, liegt der Fokus der AI Application Engineers auf der Entwicklung nutzerzentrierter AI-Applications und der Überführung von AI-Capabilities in skalierbare Produkte. In dieser Rolle arbeitest du an der Schnittstelle von AI Engineering, Backend Development, Produktentwicklung und Cloud Deployment, um produktionsreife AI-Systeme zu bauen, die echten geschäftlichen Mehrwert schaffen. Aufgaben Als Junior AI Application Engineer (m/w/d) entwirfst und entwickelst du KI-gestützte Anwendungen und Produktfunktionen für Unternehmenskunden. Zu deinen Aufgaben gehören: Konzeption und Entwicklung von KI-Anwendungen wie Enterprise-Assistenten, Copiloten, semantischen Suchplattformen und Automatisierungssystemen Unterstützung bei der Entwicklung von LLM-basierten Lösungen (inkl. RAG) sowie End-to-End-KI-Produkten unter Integration von APIs, Unternehmensdaten und Backend-Services Aufbau skalierbarer KI-Microservices, APIs sowie Vektorsuche-, Embedding- und Retrieval-Systeme Schnelles Prototyping von KI-Features und deren Weiterentwicklung zu produktiven Systemen Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Kunden zur Entwicklung wirkungsvoller Lösungen Deployment von KI-Systemen in Cloud- und Produktionsumgebungen unter Nutzung moderner DevOps-Praktiken Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability durch CI/CD, Monitoring und containerisierte Deployments Benefits HYBRIDES ARBEITEN FIRMEN EVENTS EXPERTEN NETZWERK ZERTIFIZIERUNGEN Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung , innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit Anforderungen Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Bereich Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks sowie Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen Erste Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme, APIs und Microservices sowie Kenntnisse in RAG , Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien Praxis in Containerisierung und DevOps (z. B. Docker, CI/CD, Kubernetes) sowie Deployment von KI-Services in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) Berührungspunkte mit relevanten Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Kenntnisse in Monitoring, Observability sowie Evaluation und Optimierung von LLM-Systemen Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Workshops und Kommunikation Beispielprojekte, an denen du arbeiten könntest Enterprise AI Knowledge Assistants AI Copilots für interne Business-Tools Semantic Search Plattformen für Unternehmensdaten Document Intelligence Systeme auf Basis von LLMs AI Agents und Automatisierungssysteme für Enterprise Workflows Find Jobs in Germany on Arbeitnow

Why It Matches

This full-time role is listed as remote in Munich, Bayern, Germany. The source does not expose a salary range, so confirm compensation before investing in a long application. The match score reflects role clarity, work mode, location, freshness, salary visibility, and description depth—not a promise that the employer will select a candidate.

Questions to Check Before Applying

• Does the source describe the same title, company, location, and work arrangement shown here?
• Which required skills can you prove with a result, project, metric, or certification?
• Is remote eligibility limited by state, country, time zone, or travel expectations?
• When will the employer disclose the salary range and total compensation?

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