NLP Engineer (Natural Language Processing) in Berlin

NLP Engineers entwickeln Systeme die menschliche Sprache verstehen und generieren: Chatbots, Übersetzungssysteme, Sentiment-Analyse, Textzusammenfassung, Informationsextraktion und Sprachassistenten. Das Feld hat durch Large Language Models (GPT, Claude, Llama) den größten Umbruch seiner Geschichte erlebt. Vor ChatGPT (November 2022) war NLP ein Spezialgebiet. Heute ist es das sichtbarste KI-Feld überhaupt. NLP Engineers bauen nicht mehr nur einzelne Modelle für Textklassifikation – sie integrieren LLMs in Produkte, entwickeln RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), bauen Agentensysteme und optimieren die Interaktion zwischen Mensch und KI. Die Abgrenzung zum Prompt Engineer: NLP Engineers arbeiten auf der technischen Ebene – sie fine-tunen Modelle, bauen Pipelines, optimieren Inferenz und entwickeln die Infrastruktur. Prompt Engineers arbeiten auf der Anwendungsebene – sie formulieren die Eingaben. In der Praxis verschwimmt die Grenze zunehmend.

Typische Aufgaben

• 1Fine-Tuning und Anpassung von LLMs für spezifische Anwendungen
• 2Aufbau von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) mit Vektordatenbanken
• 3Entwicklung von NLP-Pipelines: Tokenisierung, NER, Sentiment, Zusammenfassung
• 4Integration von LLMs in Produktionssysteme (APIs, Streaming, Caching)
• 5Evaluation von Sprachmodellen: Benchmarks, Human Evaluation, Red Teaming
• 6Entwicklung mehrsprachiger NLP-Systeme (Deutsch, Englisch, weitere)
• 7Textklassifikation, Information Extraction und Knowledge Graph Construction
• 8Optimierung von Inferenzkosten (kleinere Modelle, Distillation, Quantisierung)
• 9Agentensysteme: LLMs die Tools nutzen und Aufgaben autonom erledigen
• 10Datenschutz-konforme NLP: PII-Erkennung und -Anonymisierung

Gefragte Kompetenzen

Karrierepfade

• Senior NLP Engineer
• NLP/LLM Tech Lead
• Head of AI / NLP
• Applied Research Scientist
• NLP-Berater/in (LLM-Integration)
• CTO bei NLP-Startup

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