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PeerIslands

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11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

PeerIslands ist ein Technologieunternehmen, das sich auf die Transformation der Unternehmensarchitektur mit innovativen Strategien und fortschrittlichen Technologielösungen spezialisiert hat. Sie sind führend in der KI-gestützten schnellen Modernisierung von Anwendungen und im Bereich Datenengineering und streben danach, Innovation und Effizienz für ihre Kunden voranzutreiben. Mit Produkten wie Migration Copilot, Developer Copilot und Intelligent App Copilot bietet PeerIslands maßgeschneiderte Lösungen zur schnellen Modernisierung von Softwareanwendungen und Infrastruktur an. Ihr Ansatz konzentriert sich darauf, KI zu nutzen, um eine zügige Transformation und gesteigerte Benutzererfahrungen bei gleichzeitiger Einhaltung strenger Sicherheits- und Compliance-Standards zu gewährleisten. Darüber hinaus arbeitet PeerIslands mit Partnern in verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen, zusammen, um Modernisierungs- und Datenlösungen bereitzustellen.

Beschreibung

• 5 to 10 years of strong experience in Python development • Hands-on experience with RAG (Retrieval Augmented Generation) architectures • Experience working with Vector Databases (embeddings, similarity search, indexing) • Good understanding of MCP (Model Context Protocol) or similar agent integration patterns • Experience in Document Parsing & Extraction (PDF, structured/unstructured data) • Building Document Ingestion Pipelines (loading → parsing → chunking → embedding → storage) • Experience with Streaming APIs and SSE (Server-Sent Events) for real-time responses • Implementation of Document Citation / Source Attribution in LLM responses • Familiarity with LLM integrations (OpenAI / Bedrock / similar) • Experience handling metadata, indexing, and retrieval optimization

🎯 Anforderungen

• 5 to 10 years of strong experience in Python development • Hands-on experience with RAG (Retrieval Augmented Generation) architectures • Experience working with Vector Databases (embeddings, similarity search, indexing) • Good understanding of MCP (Model Context Protocol) or similar agent integration patterns • Experience in Document Parsing & Extraction (PDF, structured/unstructured data) • Building Document Ingestion Pipelines (loading → parsing → chunking → embedding → storage) • Experience with Streaming APIs and SSE (Server-Sent Events) for real-time responses • Implementation of Document Citation / Source Attribution in LLM responses • Familiarity with LLM integrations (OpenAI / Bedrock / similar) • Experience handling metadata, indexing, and retrieval optimization • Good to Have: Experience with LangChain / LangGraph or similar frameworks • Experience with chat/agent-based UI integrations • Preferred Qualifications: Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Engineering, or a related