AutoGen Entwickler einstellen

Qualifizierte AutoGen-Ingenieure für komplexe Multi-Agenten-Systeme.
Der DACH-Markt leidet unter Fachkräftemangel bei LLM-Orchestrierung. Smartbrain.io liefert innerhalb von 48 Stunden passende Profile mit CET-Zeitüberlappung.
• 48h bis zum ersten Kandidaten • 4-stufiges Vetting (3,2% Bestehensquote) • Flexibler Probezeitraum ohne Risiko

AutoGen ermöglicht die Architektur von Multi-Agenten-Systemen, bei denen spezialisierte LLMs autonom interagieren, Aufgaben delegieren und Code ausführen. Der technologische Wert liegt in der Entkopplung komplexer Logik via Conversational Agents und der Nutzung von GroupChat-Orchestrierung für skalierbare Pipelines.

Das Ökosystem erfordert tiefes Verständnis von Microsoft AutoGen, Docker-Sandboxing für sichere Code-Ausführung, LangChain-Integrationen für Retrieval-Augmented-Generation (RAG) sowie API-Anbindungen an GPT-4, Claude oder lokale LLMs via vLLM.

Unsere verifizierten AutoGen-Ingenieure implementieren diese Architekturen und integrieren sich direkt in bestehende Scrum-Teams. Sie kommunizieren via Slack/Jira, schreiben testbaren Python-Code und sichern Agenten-Workflows gemäß DSGVO-Anforderungen ab.

Rechercher

Vorteile unserer AutoGen-Personalverstärkung

DSGVO-konform

NDA & IP-Schutz ab Tag 1

4-stufiges Vetting (3,2%)

Live-Coding verifiziert

CET-Zeitzone (±3h)

48h Kandidaten-Matching

Skalierbar (2 Wochen Kündigungsfrist)

Monatlich rollierender Vertrag

Dedizierter Account Manager

AutoGen-spezifisches Screening

Docker-Sandbox-Experten

Keine Rekrutierungsgebühren

Technische Stimmen aus dem DACH-Markt

Wir benötigten Hilfe bei der Migration unserer Legacy-Kundenanfragen zu einem AutoGen-Multi-Agenten-System. Die Ingenieure von Smartbrain.io implementierten GroupChat-Orchestrierung und Docker-Sandboxing in nur drei Wochen. Die Latenz unserer Support-Pipeline sank um 60%.

Markus L.

VP of Engineering

Münchner SaaS-Unternehmen (150 Mitarbeiter)

Die Orchestrierung von Finanzdaten durch LLMs erfordert strikte Compliance. Die Remote-Entwickler integrierten eine RAG-Pipeline mit LangChain in AutoGen und sicherten alle API-Aufrufe gemäß BSI-Grundschutz ab. Hervorragende Code-Qualität und direkte CET-Integration.

Dr. Sarah K.

CTO

FinTech Scale-up Berlin

Unser internes Team hatte wenig Erfahrung mit Conversational AI. Der AutoGen-Spezialist übernahm die Architektur der Agenten-Kommunikation und führte Pair-Programming-Sessions durch. Die Release-Zyklen unserer internen Wissensdatenbank verkürzten sich signifikant.

Thomas W.

IT-Leiter

Österreichischer Industrie-Konzern

Für die DSGVO-konforme Verarbeitung von Patientendaten brauchten wir Experten in LLM-Orchestrierung. Der vermittelte Entwickler baute uns eine AutoGen-Pipeline mit lokaler LLM-Infrastruktur und sicherem API-Gateway. Die 48h-Bereitstellung war beeindruckend.

Lena M.

Head of Data Science

Hamburger HealthTech Startup

Wir standen vor dem Problem, dass unsere Produktempfehlungen bei hohem Load ausfielen. Die AutoGen-Ingenieure skalierten unsere Agenten via Kubernetes und optimierten das Caching der LLM-Antworten. Das System hält jetzt problemlos Black-Friday-Traffic stand.

Jörg B.

Technischer Leiter

Schweizer E-Commerce-Plattform

Die Integration von TISAX-konformen Dokumenten in unsere Agenten-Workflows war ein Flaschenhals. Das Team von Smartbrain.io implementierte AutoGen-Agenten mit rollenbasiertem Zugriff und sicheren Vector-Databases. Top-kompetente Ingenieure mit null Onboarding-Reibung.

Anna F.

Lead Architect

Automotive Zulieferer Stuttgart

Branchen mit spezifischem AutoGen-Bedarf

FinTech & Banken

Finanzinstitute benötigen AutoGen für die Automatisierung von Compliance-Prüfungen und Betrugserkennung. Multi-Agenten-Systeme orchestrieren hier die Analyse riesiger Transaktionsdaten in Echtzeit, während DSGVO- und BaFin-Richtlinien durch lokale LLMs und sichere API-Gateways strikt eingehalten werden.

HealthTech

Im Gesundheitswesen verarbeiten AutoGen-Agenten Patientendaten und medizinische Literatur. Die Anforderung liegt auf DSGVO- und HIPAA-konformen Architekturen, bei denen LLMs in isolierten Umgebungen laufen und sensible Diagnosedaten über RAG-Pipelines sichern, ohne Cloud-APIs zu gefährden.

E-Commerce

Skalierbare Produktempfehlungen und automatisierte Kundenanfragen erfordern AutoGen-Orchestrierung. Bei hohen Lastspitzen verwalten Agenten dynamisch die API-Ratenlimits und verteilen Anfragen über GroupChat-Instanzen, um Latenzen zu minimieren und Konversionsraten zu sichern.

Automotive

TISAX-konforme Wissensverarbeitung für technische Dokumentationen und Zulassungsprozesse. AutoGen-Experten bauen Agenten, die technische Handbücher über Vector-Datenbanken indexieren und Ingenieuren präzise, zertifizierte Antworten liefern, ohne Sicherheitsrichtlinien zu verletzen.

SaaS & Cloud

SaaS-Anbieter integrieren AutoGen, um komplexe Kunden-Onboardings und Support-Tickets zu automatisieren. Die Agenten interagieren direkt mit CRM- und Billing-Systemen via APIs, was den manuellen Support-Aufwand reduziert und die Skalierbarkeit des Kundenservice erhöht.

Logistik & Supply Chain

AutoGen-Agenten optimieren Routen und verarbeiten Lieferdaten in Echtzeit. Sie orchestrieren Datenströme aus IoT-Sensoren und ERP-Systemen, um Engpässe vorherzusagen und automatisiert Logistik-Workflows anzupassen, was manuelle Disposition überflüssig macht.

Versicherungen

Die automatisierte Schadensbearbeitung und Risikobewertung profitiert von Multi-Agenten-Systemen. AutoGen-Agenten extrahieren Daten aus Schadensberichten, gleichen diese mit Policen ab und initiieren Auszahlungsprozesse, während regulatorische Vorgaben durchgehend erfüllt werden.

Medien & Publishing

Content-Erstellung und -Kuration im großen Maßstab: AutoGen-Agenten recherchieren, fassen Datenquellen zusammen und generieren Artikelentwürfe. Die Orchestrierung sorgt für konsistente Tonalität und faktische Korrektheit durch RAG-gestützte Verifikations-Agenten.

Öffentlicher Sektor

Behörden nutzen AutoGen für die rechtssichere Beantwortung von Bürgeranfragen. Die Architektur erfordert On-Premise-LLMs, strikte Zugriffskontrollen und lückenlose Protokollierung der Agenten-Entscheidungen gemäß BSI-Grundschutz und DSGVO-Richtlinien.

Typische Projektszenarien mit AutoGen-Experten

Ausgangslage: Manuelle Analyse von Finanzberichten war extrem fehleranfällig und langsam.

Die AutoGen-Lösung: Implementierung eines Multi-Agenten-Systems, das via LangChain und Vector-DB Dokumente indexiert, durch spezialisierte Agenten prüft und Ergebnisse aggregiert.

Resultat: Bearbeitungszeit pro Dokument von 45 auf 3 Minuten reduziert.

Ausgangslage: Das Support-Team kam bei Black-Friday-Traffic nicht hinterher, First-Response-Time lag bei über 12 Stunden.

Die AutoGen-Lösung: Aufbau von AutoGen-GroupChat-Agenten, die Anfragen klassifizieren, in Docker-Sandboxes Code zur Bestellprüfung ausführen und Antworten verfassen.

Resultat: 80% der Anfragen werden automatisiert gelöst, First-Response-Time unter 2 Minuten.

Ausgangslage: Monolithische Backend-Services für Patientendaten-Auskünfte waren schwer wartbar und nicht DSGVO-konform skalierbar.

Die AutoGen-Lösung: Refactoring in dezentrale AutoGen-Agenten mit rollenbasierter Datenzugriffskontrolle und On-Premise-LLM-Anbindung.

Resultat: Release-Zyklus für neue Compliance-Features halbiert, vollständige DSGVO-Konformität bei der Datenverarbeitung.

AutoGen-Expertise für Ihr Projekt

Seit 2019 haben wir über 120 Engineering-Teams platziert und erreichen eine Client-Bewertung von 4,9/5 über 85+ abgeschlossene Projekte.

Spezialist werden

Kooperationsmodelle für AutoGen-Ingenieure

Erweiterung bestehender Teams

Sie benötigen zusätzliche Kapazitäten für Ihr aktuelles Scrum-Team? Unsere AutoGen-Entwickler integrieren sich in Ihre bestehenden Strukturen, übernehmen Tickets aus Jira und partizipieren an Daily Standups. Der Fokus liegt auf sofortigem Code-Beitrag, ohne langwieriges Onboarding.

Dedizierte AutoGen-Architekten

Für komplexe Systemdesigns stellen wir Senior-Architekten, die die Struktur Ihrer Multi-Agenten-Systeme entwerfen. Sie definieren die Agenten-Hierarchien, Kommunikationsprotokolle und Docker-Sandboxing-Strategien, bevor die Implementierung beginnt.

Code-Audits & Refactoring

Bestehende LLM-Workflows sind fehleranfällig oder ineffizient? Unsere Experten analysieren Ihre aktuelle AutoGen-Implementierung, identifizieren Engpässe in der API-Nutzung und optimieren die Orchestrierungslogik für höhere Zuverlässigkeit.

Proof-of-Concept Entwicklung

Sie möchten die Machbarkeit einer AutoGen-Lösung testen? Wir stellen kleine, schlagkräftige Teams für zeitlich begrenzte PoCs bereit. Von der ersten Architektur bis zum funktionsfähigen Prototyp mit RAG-Anbindung.

DSGVO-Compliance Integration

Spezialisierte Ingenieure sichern Ihre Agenten-Workflows ab. Sie implementieren lokale LLM-Anbindungen, verschlüsselte Vector-Datenbanken und Audit-Trails für Agenten-Entscheidungen, um BSI- und DSGVO-Vorgaben strikt zu erfüllen.

LLM-Orchestrierung & RAG

Experten für die direkte Anbindung von Retrieval-Augmented-Generation an AutoGen. Sie bauen Pipelines, die Dokumente über LangChain laden, in Vector-Datenbanken embedden und den Agenten kontextgerecht zur Verfügung stellen.

Möchten Sie einen Spezialisten oder ein Team einstellen?

Bitte füllen Sie das untenstehende Formular aus:

FAQ: AutoGen-Spezialisten engagieren

Wie schnell kann ein AutoGen-Entwickler anfangen?

Nach Ihrer Anfrage erhalten Sie innerhalb von 48 Stunden die ersten geprüften Profile. Nach dem Interview und der Freigabe startet der Entwickler in der Regel innerhalb von 5 bis 7 Werktagen auf Ihrem Projekt.

Wie verläuft das technische Vetting für AutoGen?

Der Prozess umfasst vier Stufen: CV-Screening, technischer Test zu LLM-Orchestrierung und Python, Live-Coding (Aufbau eines simplen AutoGen-Agenten mit Docker-Isolation) sowie ein Soft-Skill-Interview. Nur 3,2% der Kandidaten bestehen dieses Verfahren.

Werden NDAs und IP-Zuweisungen vor Projektstart geregelt?

Ja. Vor dem ersten Arbeitstag sind alle rechtlichen Dokumente unterzeichnet. Das umfasst strikte NDAs, die vollständige Zuweisung aller IP-Rechte an Ihren Code sowie DSGVO-konforme Datenverarbeitungsvereinbarungen (AVV).

Welche Zeitzone haben die Entwickler?

Alle Ingenieure arbeiten in der CET-Zeitzone (±3 Stunden Überlappung). Das garantiert eine direkte Kommunikation während Ihrer Kernarbeitszeiten im DACH-Raum.

Können wir die Teamgröße flexibel anpassen?

Ja, unsere Verträge sind monatlich rollierend mit einer Kündigungsfrist von nur zwei Wochen. Sie können bei Bedarf weitere AutoGen-Spezialisten hinzubuchen oder Kapazitäten bei nachlassendem Bedarf reduzieren.

Welche AutoGen-Kompetenzen werden verifiziert?

Wir prüfen fundierte Kenntnisse in Microsoft AutoGen, GroupChat-Orchestrierung, Docker-Sandboxing für Code-Ausführung, LangChain-Integrationen und API-Anbindungen an Modelle wie GPT-4, Claude oder lokale LLMs.

Wie erfolgt die Integration in unser Scrum-Team?

Die Entwickler nehmen von Tag 1 an Ihren Dailys, Plannings und Retrospektiven teil. Sie arbeiten direkt in Ihren Repos (GitHub/GitLab) und kommunizieren über Ihre etablierten Kanäle wie Slack oder Microsoft Teams.

Was passiert, wenn ein Entwickler nicht passt?

Sollte die technische Leistung nicht stimmen, tauschen wir den Ingenieur schnellstmöglich und kostenfrei gegen einen passenderen Kandidaten aus. Die 2-wöchige Kündigungsfrist minimiert Ihr Risiko vollständig.

Sind die Entwickler für DSGVO- und BSI-Konformität geschult?

Unsere Experten für regulierte Branchen kennen die Anforderungen an Datenminimierung, Verschlüsselung und Audit-Trails bei Agenten-Workflows. Sie implementieren Architekturen, die BSI-Grundschutz und TISAX-Vorgaben erfüllen.

Gibt es versteckte Rekrutierungsgebühren?

Nein. Es fallen keine einmaligen Vermittlungsgebühren an. Sie zahlen einen transparenten monatlichen Stundensatz. Die Kündigungsfrist beträgt 14 Tage, was Ihnen maximale Flexibilität ohne langfristige Bindung gibt.