vom 11.12.2025
Mit unserem KI-Assistenten ermöglichen wir Zahnarztpraxen u.a. DSGVO-konforme WhatsApp- & SMS-Kommunikation, automatisierte Terminerinnerungen, effiziente HKP-Nachverfolgung, Factoring-, externe ZMV- und Rezeption-Module.
Wir suchen einen Senior AI Engineer, der unsere proprietären Daten (HKP, Factoring, Patient Journey) mit modernen LLMs verbindet und daraus skalierbare RAG- & Agent-Workflows baut. Dein Ziel: AI, die nicht nur Antworten gibt, sondern konkrete Arbeitsschritte vorbereitet – von der Identifikation umsatzrelevanter HKPs bis hin zu automatisierten Nachfass-Workflows für Praxisteams. Du baust die Brücke zwischen Roger-Datenbank und modernen LLMs und legst die Basis für echte Automatisierung in einem sensiblen, regulierten Umfeld.
Aufgaben: Aufbau einer robusten Retrieval-Schicht auf Basis unserer bestehenden Datenmodelle (HKP, Factoring, Kommunikation, Praxis-Events). Auswahl & Integration einer Vektordatenbank (z.B. Pinecone, Weaviate, Qdrant). Aufbau von Pipelines, die unstrukturierte Daten (z.B. Freitexte, Bescheide) AI-lesbar machen. Design und Implementierung von AI Agents, die z.B. umsatzrelevante, inaktive HKPs identifizieren, daraus To-do-Listen pro Praxis generieren, Entwürfe für WhatsApp-/E-Mail-Nachrichten vorbereiten, Follow-ups & Aufgaben im System anlegen. Orchestrierung von LLM-Tool-Use (Datenbank, Kommunikations-APIs, interne Services). Implementierung eines Data Privacy Layers (PII-Obfuscation, Logging, Zugriffskontrollen). Sicherstellung, dass keine sensiblen Patientendaten unkontrolliert an externe Modelle geleakt werden. Sparring mit Foundern, Product & Engineering zur Definition des Projekt-Scopes. Technische Empfehlungen zu Stack, Architektur & Erweiterbarkeit.
Anforderungen: Mehrjährige Erfahrung als AI / ML / Backend Engineer mit Fokus auf LLM-Anwendungen. Praxis in mindestens einem RAG-Stack: Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder vergleichbare Eigenlösungen, Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, Qdrant o.ä.). Sehr gute Kenntnisse in Python (Bonus: TypeScript/Node für Integration). Erfahrung in der Implementierung von API-Integrationen (REST/GraphQL), Microservices / Backend-Architekturen, robustem Error-Handling & Observability. Verständnis für Datenschutz & sensible Daten (idealerweise im Health- oder FinTech-Umfeld). Du arbeitest eigenständig, entscheidungsfreudig und magst es, Dinge schnell in Produktion zu bringen.
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