vom 22.04.2026
Das Projekt umfasst mehrere Initiativen zur Entwicklung moderner, KI‑gestützter Lösungen für die automatisierte Dokumentenverarbeitung und Informationsextraktion. Es deckt den gesamten Projektlebenszyklus ab – von der Anforderungsanalyse und dem Lösungsdesign über die Entwicklung bis zum Go‑Live. Nach der Inbetriebnahme gehören der laufende DevOps‑Betrieb, die Wartung sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Lösungen zum Leistungsumfang. Der technologische Schwerpunkt liegt auf der Backend‑Entwicklung mit Python (z. B. FastAPI), dem Einsatz von Orchestrierungs‑Frameworks wie LangChain und LangGraph sowie der Integration von Large Language Models (LLMs). Die Lösung wird in einer Microsoft‑Azure‑Umgebung umgesetzt und nutzt dabei Services wie Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage und Azure Storage Queues. Erfahrung mit ereignisgetriebenen Architekturen sowie der Integration in Enterprise‑Systeme (z. B. SAP, idealerweise mit SAP Event Mesh) ist von Vorteil. Bestandteil der Lösung ist zudem die Verarbeitung heterogener Dokumentformate (z. B. maschinenlesbare und gescannte PDFs) sowie eine durchgängige End‑to‑End‑Integration über verschiedene Unternehmenssysteme hinweg.
Aufgaben: Konzeption und Entwicklung von Backend‑Services zur Dokumentenverarbeitung. Implementierung von KI‑/LLM‑basierten Pipelines zur Informationsextraktion. Integration von OCR‑ und Dokumentenanalyse‑Funktionalitäten. Entwicklung von Systemintegrationen und APIs. Umsetzung von ereignisgetriebenen und queue‑basierten Verarbeitungsmechanismen. End‑to‑End‑Integration über Enterprise‑Systemlandschaften hinweg (z. B. SAP). Beratung zu Deployment, Monitoring und kontinuierlicher Optimierung.
Anforderungen: Ausgeprägte AI‑/LLM‑Kompetenz. Backend‑Entwicklung mit Python. Erfahrung mit FastAPI zur Umsetzung performanter Backend‑Services. Praktischer Einsatz von LangChain und/oder LangGraph zur Orchestrierung von LLM‑Workflows. Entwicklung und Betrieb von Lösungen in einer Microsoft‑Azure‑Cloud‑Umgebung. Nutzung von Azure OpenAI für KI‑gestützte Anwendungsfälle. Einsatz von Azure Document Intelligence zur automatisierten Dokumentenanalyse (OCR, strukturierte/unkommentierte Dokumente). Erfahrung mit Azure Blob Storage zur Speicherung und Verarbeitung von Dokumenten. Nutzung von Azure Storage Queues für ereignisgetriebene und asynchrone Verarbeitung. Erfahrung mit Event‑Driven Architectures im Enterprise‑Umfeld. Kenntnisse in der Integration von SAP‑Systemen, idealerweise mit SAP Event Mesh. Erfahrung mit End‑to‑End‑Integrationen über komplexe Enterprise‑Systemlandschaften hinweg.
Ort: Würzburg. Zeitraum: asap - 30.09.2026. Stundenkontigent: 944 Stunden.
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