<div class="show-more-less-html__markup show-more-less-html__markup--clamp-after-5 relative overflow-hidden"> Jobbeschreibung<br/><br/>Mittwoch, 10:00 Uhr. Du baust ein Eval-Harness, das misst, wie zuverlässig unser Media-Buying-Agent Entscheidungen trifft. Danach tunest du die Masterprompts, baust ein Churn-Prediction-Signal auf den Supabase-Daten und erweiterst das RAG-System, das auf den Benchmarks aus 550+ Brands sitzt. Bei uns geht angewandte KI direkt in Produktion — nicht ins Paper.<br/><br/>Wir bauen die ECOZA Intelligence und suchen jemanden, der LLMs und Agenten von „funktioniert im Demo” zu „funktioniert zuverlässig in Produktion” bringt.<br/><br/>Woran du arbeitest<br/><br/>LLM-Systeme &amp; Agenten: Design, Orchestrierung und Guardrails für produktive Agenten (Media-Buying, Content, Sales)<br/><br/>Prompt- &amp; Context-Engineering: Masterprompts, Kontext-Management, Tool-Use/MCP<br/><br/>RAG &amp; Retrieval: Vektor-DBs / Retrieval über ECOZA-Benchmarks und Brand-Daten<br/><br/>Evals &amp; Qualität: Eval-Pipelines, damit KI-Outputs messbar zuverlässig sind<br/><br/>Data &amp; Signale: Churn-/Scoring-Signale auf Supabase-Daten, Feature-Pipelines<br/><br/>Integration: die Modelle sauber ins Produkt und in die Workflows einbinden<br/><br/>Über ECOZA<br/><br/>ECOZA ist eine der am schnellsten wachsenden eCommerce-Growth-Consulting-Firmen Deutschlands. Wir bauen für D2C-Brands Inhouse-Teams, Systeme und Operating-Strukturen auf — gestützt auf Benchmarks aus über 550 aktiven eCommerce-Marken. Aktuell bauen wir unser wichtigstes Vorhaben: die ECOZA Intelligence, ein integriertes D2C eCommerce Operating System. Du kommst ins Greenfield — nicht in eine gewachsene Legacy-Landschaft.<br/><br/>Standort &amp; Arbeitsmodell<br/><br/>Standort: München, Moosacher Straße 70–74, 80809<br/><br/>Arbeitsmodell: Vor Ort / Hybrid (2 feste Bürotage)<br/><br/>Stellenanforderungen<br/><br/>Was du mitbringst<br/><br/>Starke Erfahrung mit LLMs in Produktion (nicht nur Chat-Prototypen): Prompt-Engineering, Agenten, Tool-Use<br/><br/>Python solide; Erfahrung mit RAG, Vektor-Datenbanken, Eval-Frameworks<br/><br/>Verständnis für Datenpipelines und Datenqualität (Supabase/SQL)<br/><br/>Pragmatismus: du baust das, was in Produktion Wirkung hat — nicht das theoretisch Eleganteste<br/><br/>Ownership &amp; High Agency<br/><br/>Nice-to-have: klassisches ML-Verständnis, Node/TypeScript, LangSmith/Eval-Tooling, eCommerce-Daten<br/><br/>Kein Muss: Model-Training from scratch — der Fokus ist angewandte LLM-Systematik<br/><br/><strong>Benefits<br/><br/></strong>Direkter Business-Impact statt „Behörden-IT” — du baust, entscheidest, shippst<br/><br/>Überdurchschnittliches Gehalt<br/><br/>MacBook mit 4K-Screen + Home-Office-Budget<br/><br/>Hybrid Work (2 feste Bürotage)<br/><br/>Weiterbildungsbudget<br/><br/>Wellpass / Jobrad / Workations / Team-Events<br/><br/>Modernes, klimatisiertes Büro in München mit U-Bahn-Anschluss und Parkplätzen<br/><br/>Perspektive<br/><br/>Kurzfristig: Aufbau der technischen Infrastruktur im Greenfield-Kontext<br/><br/>Mittelfristig: Rolle als technisches Backbone von ECOZA<br/><br/>Langfristig: Entwicklung zum Head of AI / Technical Operations mit eigenem Team<br/><br/>Kontakt<br/><br/>Amelie, HR-Abteilung — amelie@ecoza.de<br/><br/>Sprachen<br/><br/>Deutsch fließend, Englisch sicher. </div>