Commerzbank Digital Technology Centre Prague transformiert ein traditionelles Finanzinstitut in ein digitales, agiles Unternehmen. Das Unternehmen bietet umfangreiche IT-Lösungen, .NET und Java-Entwicklung sowie Services im Bereich Anwendungsbetrieb und Infrastruktur. Als Teil der Commerzbank-Gruppe arbeitet das Team eng mit der globalen Delivery Organisation zusammen.
Sie entwickeln und verfeinern komplexe Prompts und Chains zur Lösung spezifischer geschäftlicher Probleme. Sie arbeiten mit Entwicklern zusammen, um LLM-Fähigkeiten in breitere Anwendungsarchitekturen zu integrieren. Sie implementieren RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation), um die Modellreaktionen zu fundieren, und etablieren Evaluierungsmetriken zur Messung der Prompt-Performance. Sie debuggen komplexe Chains und beheben Probleme wie Halluzinationen oder Latenzprobleme. Darüber hinaus erstellen Sie automatisierte Test-Suites für Prompt-Regressionstests und tragen zur internen Bibliothek von Prompt-Patterns und Best Practices bei. Sie kommunizieren technische KI-Einschränkungen und Fähigkeiten an Product Owner und teilen Erkenntnisse mit Ihren Kollegen.
Sie verfügen über umfangreiche Kenntnisse in Python und Generative AI sowie Prompt Engineering und Model Fine-Tuning. Sie haben praktische Erfahrung mit LangChain oder ähnlichen Agent Frameworks (LangGraph) sowie mit RAG und Vector Databases. Sie kennen API-Integration und Agentic AI Workflows und können Probleme unabhängig lösen. Sie sind mit agilen Methodologien (SCRUM, Kanban) und dem Software Development Lifecycle vertraut. Deutsch (mind. B2-Niveau) und Englisch werden fließend beherrscht.
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