KI-Ingenieur

Project overview

Project scope and responsibilities

Hallo,

für unseren Kunden suchen wir einen erfahrenen Senior AI Engineer, der Teil eines internationalen Teams wird und die Verantwortung für den Entwurf, die Entwicklung und die Implementierung innovativer KI-Lösungen übernimmt.

Wir suchen jemanden, für den die Arbeit mit modernen Technologien eine Berufung und ein Vergnügen ist. Du wirst eng mit den Geschäfts-, Produkt- und Ingenieurteams zusammenarbeiten, den Einsatz von KI fördern und skalierbare Systeme liefern, die eine starke geschäftliche Wirkung erzielen und die globalen Wachstumsziele unterstützen.

Was erwartet dich im Alltag?

• End-to-End-Entwicklung: Leitung des gesamten Entwicklungszyklus von der Ideenfindung bis zur Bereitstellung von KI-gestützten Lösungen und LLM-Anwendungen in verschiedenen Bereichen.
• Skalierung und Optimierung: Aufbau skalierbarer KI-Systeme und fortschrittlicher RAG-Architekturen für Echtzeit-Umgebungen mit hoher Leistungsfähigkeit.
• AI-Förderung: Als Botschafter für die Einführung von KI fungieren, den Mehrwert demonstrieren und Modelle vor C-Level-Entscheidungsträgern präsentieren.
• Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit den Bereichen Business, Produkt und Engineering bei der Integration von KI in Arbeitsprozesse.

Was erwarten wir von dir?

• Mindestens 6+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung komplexer Modelle, Algorithmen und produktionsreifer KI-Lösungen.
• Nachweisbare Erfolge bei der Konzeption und Implementierung realer KI-Anwendungen.
• Ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, nicht-technische Stakeholder zu überzeugen.
• Selbstständigkeit, Eigenmotivation und die Fähigkeit, Initiativen mit minimaler Aufsicht zu leiten.
• Erfahrung mit der Implementierung skalierbarer KI-Systeme ist ein großer Vorteil.

Technische Fähigkeiten und Kenntnisse

• LLM und Frameworks: Fachkenntnisse in der Entwicklung von Anwendungen mit Modellen wie OpenAI, Claude, Gemini, LLaMA und Orchestrierungstools (LangChain, LangGraph, vLLM, LMDeploy).
• Programmierung und Daten: Fundierte Kenntnisse in Python, Java und SQL, einschließlich Datenaufbereitung und Feature Engineering.
• RAG und Vektordatenbanken: Fähigkeit zum Aufbau von RAG-Systemen und zum Umgang mit Datenbanken wie FAISS, Weaviate, Pinecone, Milvus.
• MLOps und Cloud: Kenntnisse der bewährten Verfahren von MLOps/LLMOps sowie praktische Erfahrung mit der Cloud (AWS, GCP oder Azure).