KI-Rolle · Offenes Angebot

LLM Engineer — enterprise delivery

Proxym Group

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

4 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Les Berges du Lac II, Tunis, Tunis 10530, Tunisia · Hybrid
Vergütung: EUR 30k–45k/year + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: GenAI practice
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Proxym Group is hiring a Senior LLM Engineer — enterprise delivery on the GenAI practice team (Hybrid · Tunis, Tunisia). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Proxym Group delivers digital transformation and GenAI projects for EU and MENA clients from Tunis.

LLM Engineer: enterprise RAG, agents, eval gates, and MLOps handover.

Missions

Client delivery sprints with security and data residency reviews.
Reusable eval templates for French/English copilots.

Stack & environment

Python, LangChain, Azure, Docker.

What we look for

Consulting + LLM delivery; 3+ years.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
OpenAI API

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
AzureTool
Regular use of Azure in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Client RAG/agent delivery with eval gates and handover docs.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, OpenAI API, MLOps, and Docker.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Tunis, Tunisia)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Client RAG/agent delivery with eval gates and handover docs.

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