Gestalte intelligente Software mit Substanz: Als
AI Engineer
(w/m/d) blickst du
über den GenAI-Tellerrand hinaus
. Du bist die Schnittstelle zwischen Code, Daten und Architektur und wählst die
technologisch beste Lösung
für das Problem, egal ob Predictive Analytics, Deep Learning oder LLMs. Entwickle mit uns Ideen vom ersten Gedanken bis zur
marktreifen, skalierbaren Anwendung
.
Das geht in deinem Job:
* Vom Konzept zur Marktreife:
Du verwandelst innovative Ideen in nachhaltige Produkte und begleitest den gesamten Lifecycle – vom ersten Proof of Concept bis zur stabilen Enterprise-Lösung.
* Technologie mit Weitblick:
Du beschränkst dich nicht auf Hypes, sondern wählst das beste Werkzeug für die Aufgabe. Ob klassisches Machine Learning, Deep Learning Frameworks oder KI-Agenten, du designst intelligente Systeme mit Substanz.
* Das Fundament für Daten:
Du entwirfst skalierbare Datenpipelines und integrierst diese nahtlos in komplexe IT-Landschaften, um den Datenfluss für unsere Modelle sicherzustellen.
* Moderne Bereitstellung:
Du machst Intelligenz verfügbar, indem du robuste Anwendungen über Cloud-Architekturen (AWS, Azure) und Microservices bereitstellst.
* Excellence im Betrieb:
Du etablierst eine professionelle MLOps-Kultur (z.B.: Git, CI/CD, MLflow) und garantierst so, dass unsere Lösungen nicht nur smart, sondern auch langfristig wartbar und verlässlich sind.
* Schnittstelle und Impulsgeber:
Du agierst als technologischer Brückenbauer zwischen Data Science, Software Engineering und dem Business und treibst den Wissensaustausch im Team aktiv voran.
Das geht bei dir:
* Fundiertes technisches Know-how:
Du verfügst über eine Ausbildung oder ein Studium im Bereich Software-/AI-Engineering, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
* Best of both worlds:
Du bist im Software Engineering (vorrangig Python) genauso zuhause wie in der Welt der Daten. Du beherrschst moderne ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) und kennst den Wert klassischer Algorithmen (scikit-learn). Gleichzeitig bewegst du dich sicher im Umgang mit neuesten GenAI-Technologien (LLMs, RAG).
* Production Mindset:
Du denkst über das Modell hinaus. Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen (AWS, Azure, Infrastructure as Code) sowie Containerisierung und MLOps (Docker, Kubernetes, CI/CD) zeichnen dich idealerweise aus.
* End-to-End Verständnis:
Von der Datenbank bis zum Deployment – du verstehst Datenpipelines und hast Spaß daran, experimentelle Prototypen in stabile, wartbare Lösungen zu transformieren.
* Kommunikator & Teamplayer:
Du begeisterst dich für KI-Innovationen und kannst komplexe technische Zusammenhänge verständlich vermitteln, sowohl im Dev-Team als auch gegenüber Fachbereichen.
* Sprachkompetenz:
Sehr gute
Deutsch- (mind. B2)
und Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Gehalt: Ab 3.200,– Euro brutto pro Monat, je nach Qualifikation und Erfahrung besteht die Bereitschaft einer deutlichen Überzahlung.