LLM Engineer · Automotive
LLM RAG Projekt Automotive — DAX-Hersteller
Anonymisiertes, abgeschlossenes Referenzmandat.
- Tagessatz
- 800–1200 EUR
- Dauer
- 9 Monate
- Remote-Anteil
- Remote nach Vereinbarung (Richtwert: überwiegend remote, München-Präsenz nach Absprache)
- Konzern
- DAX-40-Konzern, > 100.000 Mitarbeitende
Setting
Produkt-Team innerhalb der zentralen Engineering-IT, eingebettet in Plattform-Squad.
Problem
Entwickler suchten Konstruktions- und Normwissen in über 60 internen Quellen. Suchzeiten von 20–45 Minuten pro Frage, Wissen war veraltet oder doppelt gepflegt.
Lösung
- Aufbau einer RAG-Pipeline mit hybridem Retrieval (BM25 + Vektor) über Azure OpenAI Embeddings.
- Domain-spezifische Chunking-Strategie für CAD-Dokumentation und Norm-PDFs.
- Eval-Setup mit Ragas, manuell kuratierte Goldset-Fragen pro Domäne.
- Auslieferung als Chat-Interface im internen Entwickler-Portal sowie als API.
Outcome
- Antwortzeit von 30 Min. auf < 15 Sek.
- Akzeptanzquote der Antworten nach 3 Iterationen bei 78 %.
- Roll-out auf 4.500 aktive Entwickler.
Voraussetzungen
- 3+ Jahre LLM/RAG in Produktion (Demos zählen nicht).
- Azure OpenAI, FastAPI, mindestens eine Vektor-DB hands-on.
- Eval-Disziplin und Pairing-Fähigkeit.
- Deutsch C1+ Pflicht.
Bewerbung in 60 Sekunden
Für ähnliche Mandate vormerken
Wenn dieses Profil deins beschreibt, melde dich. Wir kontaktieren dich, sobald ein passendes Mandat reinkommt.
- Direkter Draht zum Auftraggeber, kein Recruiter-Pingpong.
- Tagessatz wird vor dem ersten Call abgeklärt — keine versteckte Range.
- Klare Aufgabe, klares Budget, klare Entscheidungswege.
- Antwort in 48 h, nur wenn das Mandat wirklich zu dir passt.
- Wiederkehrende Mandate möglich: gute Profile bleiben im Talent-Pool.
Hinweis: Profil-Link ist optional LinkedIn, freelance.de, freelancermap, Malt, GitHub oder eigene Portfolio-URL.