Über die Limbach Gruppe
Die Limbach Gruppe ist eine führende Laborgruppe mit über 30 Einzellaboratorien. Die ärztlich geführten Laboratorien haben sich durch kompetente medizinische Beratung, hochspezialisierte Diagnostik und umfassendes Dienstleistungsspektrum etabliert.
Aufgaben
In der neu gegründeten, direkt an die Unternehmensleitung angebundenen KI-Einheit verantwortest du die Architektur und treibst folgende Themen voran:
- Multi-Agenten-Systeme & Tech-Scouting: Architektonische Transformation und Skalierung des internen Agenten-Ökosystems. Orchestrierung spezialisierter KI-Agenten zur Automatisierung interner Workflows und proaktives Tech-Scouting im Open-Source-Markt.
- Hybride LLM-Infrastruktur: Evaluation und produktiver Einsatz von lokalen vLLM-Inferenzclustern und kommerziellen API-Modellen. Design effizienter Architekturen für Review-, Planungs-Tasks und Dokumenteninterpretation.
- Systemintegration: Entwicklung von MCP-Servern als standardisiertes Interface für das Agenten-Ökosystem mit deterministischer Bereitstellung von Tools, Prompts und Kontextdaten.
- Klinische KI & Konzernweite ML-Lösungen: Entwicklung produktiver ML-Modelle für medizinische Kernprozesse sowie perspektivisch für operative und kaufmännische Prozesse.
- ML-Pipelines, Monitoring & Retraining: Aufbau und Betrieb robuster Data- und ML-Pipelines mit kontinuierlichem Monitoring auf Data Drift und Qualitätssicherung.
- Skalierung im Verbund: Übertragung erprobter ML-Architekturen von einzelnen Standorten auf die gesamte Laborgruppe unter Berücksichtigung technischer, regulatorischer und organisatorischer Anforderungen.
Die Prozesse erfolgen in einer ISO-15189-zertifizierten Umgebung unter den Anforderungen der DSGVO, IVDR und des EU AI Act.
Anforderungen
- Modell-Agnostik und Systemarchitektur: Bewertung und Auswahl optimaler Architekturen mit fundierten Trade-off-Analysen (Kosten, Latenz, Qualität). Design deterministischer Routing-Logiken.
- Erfahrung im Agentic Engineering: Komplexe Workflows, State-Machines oder Multi-Agenten-Systeme programmatisch umgesetzt (idealerweise mit LangChain/LangGraph oder Python). Wissen über stabile Agentic Loops in Produktion.
- Advanced Tech-Stack & Lokales LLM-Hosting: Hervorragende Python-Kenntnisse, ML-Ökosystem (HuggingFace, PyTorch). Sicherer Umgang mit Modellbereitstellung außerhalb von Cloud-APIs (vLLM, TGI), KV-Cache, Quantisierung und Tensor Parallelism.
- End-to-End MLOps & Automatisierte Evaluierung: ML-Modelle ausgerollt und betrieben, einschließlich Fehleranalyse und Retraining. Nutzung von Tracking-Frameworks (MLflow, Weights & Biases) und Model-Compilern (NVIDIA TensorRT).
- Praxis-Fokus: Nachweisbare Produktionserfahrung in Computer Vision, NLP/Dokumentenverarbeitung oder LLM-Integration.
- Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe technische Systemdesign-Entscheidungen gegenüber Fachabteilungen und Management verständlich und auf Augenhöhe zu vertreten.
- Deutsch (C1): Fließend für interne Kommunikation.
- Technisches Englisch: Sicheres technisches Englisch erforderlich.
Benefits
- Attraktiver und modern ausgestatteter Arbeitsplatz mit direktem Zugriff auf dediziertes Bare-Metal GPU-Cluster im lokalen Rechenzentrum
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit auf Augenhöhe mit medizinischer Leitung
- Fachliche und organisatorische Entwicklungsmöglichkeiten durch Limbach Akademie
- Flexible Arbeitszeiten mit Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- Unbefristetes Arbeitsverhältnis
- Betriebliche Altersvorsorge mit Arbeitgeberzuschuss
- Betriebsrestaurant mit eigener Kantine und kostenlose Getränke
- Job-Ticket und Job-Rad Leasing