VEGA
Software Engineer
(Scientific Computing & AI Integration)
Softwareentwickler mit starkem Fokus auf wissenschaftliches Arbeiten, analytisches Denken und die systematische Umsetzung komplexer Problemstellungen in Software. Verbindet methodische, wissenschaftliche Herangehensweisen mit moderner Softwareentwicklung und der praxisnahen Integration von KI-Systemen.
In den letzten Monaten spezialisiert auf den produktiven Einsatz von Sprachmodellen (LLMs) innerhalb bestehender Softwarearchitekturen – mit besonderem Fokus auf Skalierbarkeit, Abstraktion und Wiederverwendbarkeit.
Stack und Skills
Skala: 1 = Grundkenntnisse · 10 = Expertenniveau
Scientific Analysis – 9
Systematic Problem Solving – 9
Software Architecture – 8
AI Use-Case Abstraction – 9
JavaScript – 8
TypeScript – 7
Python – 7
Node.js – 8
React – 7
Next.js – 7
REST APIs – 8
LLM Integration – 9
Prompt Engineering – 9
AI Application Architecture – 9
RAG Systems – 8
Local LLM Deployment – 8
AI Pipeline Design – 8
Data Aggregation – 8
Web Scraping – 8
JSON Modeling – 8
SQL – 7
MongoDB – 9
AWS Lambda – 8
Serverless Architecture – 8
API Gateway – 7
Linux / Shell – 9
Git / Version Control – 8
Typische Projektszenarien
- Integration von Sprachmodellen in bestehende, klassisch aufgebaute Softwaresysteme
- Entwicklung von abstrahierten KI-Schichten zur automatisierten Beantwortung definierter Fragetypen
- Aufbau skalierbarer Systeme zur Verarbeitung von tausenden KI-Anfragen pro Use Case
- Aggregation, Strukturierung und Auswertung großer Mengen von KI-generierten Antworten
- Wissenschaftlich fundierte Analyse von Modellverhalten, Stärken und Schwächen verschiedener LLMs
- Konzeption von Softwarearchitekturen, bei denen KI gekapselt und austauschbar eingebettet ist