Job description
AI Engineering Lead (m/w/d) - Qodia sucht Machine-Learning Spezialisten! Gehaltsspanne 50000 - 85000 EUR pro Jahr. Verwendete Technologien:NextJS, Docker, Python. Anforderungen und Ihr Profil: Was wir suchen:
Wir suchen erfahrene Engineers mit starkem Background in Softwareentwicklung, KI &
Machine Learning, die Lust haben, als führendes Teammitglied eine technische Vision
umzusetzen.
Technischer Hintergrund:
• Fundierte Kenntnisse in NLP, LLMs, Embeddings, ML und KI-basierten
Anwendungen
• Erfahrung in der Full-Stack-Entwicklung (React, TypeScript, Python)
• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau komplexer, produktionsreifer AI-Systeme
• DevOps & Cloud-Know-how: Docker, Kubernetes, Azure/AWS/GCP, Terraform
Mindset & Arbeitsweise:
• Eigenverantwortlich & proaktiv – du entwickelst Ideen und setzt sie mit
minimaler Anleitung um
• Produktorientiert – du denkst in End-to-End-Lösungen und hast den Nutzer im
Blick
• Mission-driven – du identifizierst dich mit unserer Vision und willst etwas
bewegen
• Startup-ready – du fühlst dich wohl in einem schnellen, iterativen Umfeld
Führung & Kommunikation:
• Potenzial und Wille, in eine Founding Engineer-Rolle hineinzuwachsen
• Du bist eine technische Bezugsperson im Team und hebst das Niveau deiner
Kolleg*innen
• Du kannst mit Kunden auf Augenhöhe sprechen und ihre Herausforderungen
technisch verstehen
Deutsch-Kenntnisse: Verhandlungssicher
Unser Tech Stack:
Unsere Technologie befindet sich im Aufbau – du hast also die Möglichkeit, unsere Tools
und Standards maßgeblich mitzugestalten.
• Software: TypeScript, Python, React, Next.js, Docker, Terraform, Postgres
• AI: LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken, Evals & Observability
. Ihre Verantwortlichkeiten: Deine Rolle:
Als AI Engineering Lead übernimmst du eine Schlüsselrolle beim Design, der
Architektur und der Umsetzung unserer KI-Systeme – End-to-End. Du arbeitest
hands-on, setzt technische Standards und gestaltest aktiv mit, wie Nutzer*innen künftig
mit KI interagieren.
Diese Position ist ideal für erfahrene Entwickler*innen mit einem starken
Produktverständnis, technischer Tiefe und dem Wunsch, Verantwortung zu
übernehmen.
Deine Aufgaben:
• Konzeption, Architektur und Umsetzung skalierbarer KI-Systeme
• Aufbau und Optimierung von AI Agents, End-to-End
• Arbeiten mit Embeddings und Fine-Tuning von LLMs für Klassifikation und
Reranking
• Anwendung von RLHF und DPO, um LLMs mit menschlichem Feedback
abzugleichen
• Aufbau robuster Datenpipelines zur effizienten Verarbeitung unstrukturierter
Daten
• Optimierung von Algorithmen für semantische Suche und Indexierung
• Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilität und Performance im Backend
. Kategorie: Machine-Learning Adresse: Heimhuder Str. 36, Hamburg, Germany. Gehalt: 50000 - 85000 EUR pro Jahr. Qodia - Über uns: Wer wir sind:
Wir sind Qodia, ein dynamisches HealthTech-Startup mit der Mission,
Abrechnungsprozesse im Gesundheitswesen radikal zu vereinfachen. Durch den Einsatz
fortschrittlicher generativer KI-Technologien automatisieren wir die komplexen,
zeitintensiven Schritte der medizinischen Dokumentation und Abrechnung – und
schaffen so Freiräume für das, was wirklich zählt: Zeit für Patient*innen.
Unser Bewerbungsprozess:
Wir glauben an einen klaren, transparenten und zügigen Prozess:
1. Video-Intro
Kurze Fragen per Video, damit wir dich besser kennenlernen können.
2. Team kennenlernen
Austausch mit den Co-Foundern und Teammitgliedern – wir wollen, dass es auf
beiden Seiten passt.
3. Technisches Assessment
Eine realistische, praxisnahe Aufgabe
4. Finales Gespräch
Feedback, offene Fragen klären – und wenn es passt:
5. Angebot
Unser Anspruch: Der gesamte Prozess soll innerhalb von zwei Wochen abgeschlossen
sein.
Was du von uns erwarten kannst:
• Mitgestaltung statt Abarbeitung – du baust mit uns etwas auf, das echten
Impact hat
• Wachstumspotenzial – fachlich wie persönlich, mit Perspektive auf eine
Schlüsselrolle
• Vertrauen & Verantwortung – wir geben Raum für Initiative und Entscheidungen
• Transparente Kommunikation – auf Augenhöhe, direkt, offen
zuletzt aktualisiert 17 Woche von 2026
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