AI Engineer, Production Software, Research & Development

Stellenbeschreibung:

Du steigst als AI Engineer ein und baust KI-Lösungen, die echte Probleme unserer Kunden lösen. Wenn du dich langfristig in Richtung Produktverantwortung entwickeln möchtest, unterstützen wir dich dabei.

Du arbeitest in einem cross-funktionalen Team aus Entwicklung, Data Science, UX und Product Owner/Produktmanager und lernst dort von erfahrenen Kolleginnen und Kollegen.

Du entwickelst KI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models, z. B. RAG-Systeme, Agenten und Assistenzfunktionen, und schreibst dabei selbst produktiven Code.
Du wirkst an der Architektur von KI-Systemen mit: Datenflüsse, Retrieval, Prompting, Tool‑Anbindung und Schnittstellen zu bestehenden Produkten.
Du wählst passende Modelle aus (kommerziell und Open Source) und bewertest sie nach Qualität, Kosten, Latenz und Datenschutz.
Du passt Modelle bei Bedarf an, z. B. durch Fine‑Tuning, Embedding‑Optimierung oder Distillation.
Du baust Evaluations‑Pipelines und Testsets, mit denen wir die Qualität von KI‑Funktionen messbar und reproduzierbar machen.
Du bringst Lösungen in Produktion und betreibst sie: APIs, Deployment, Monitoring, Observability und Kostenkontrolle (MLOps/LLMOps).
Du optimierst Performance und Skalierung, etwa durch Caching, Batching oder die Wahl der Inferenz‑Infrastruktur.
Du sorgst für Sicherheit und Compliance, z. B. Schutz vor Prompt Injection, sicherer Umgang mit Kundendaten und Anforderungen des EU AI Act.
Du verfolgst neue Entwicklungen im KI‑Bereich, testest sie in Prototypen und bringst deine Ideen ins Team ein.

Deine Aufgaben – Nähe zum Produkt

Du bringst deine technische Sicht in Refinements ein und schätzt Aufwände ab.
Du lernst Kundenanforderungen kennen, z. B. in Terminen mit Fachbereichen.
Du hilfst mit, den Nutzen von KI‑Funktionen nach dem Release zu messen.

Dein Profil

Abgeschlossenes Studium (Bachelor oder Master) in Informatik, Mathematik, Data Science oder vergleichbare Qualifikation
Erste praktische Erfahrung mit LLM‑basierten Anwendungen, z. B. aus Praktika, Werkstudententätigkeit, Abschlussarbeit oder eigenen Projekten
Gute Python‑Kenntnisse und erste Erfahrung mit KI‑Frameworks, Modell‑APIs oder Vektordatenbanken
Solides Verständnis von Machine‑Learning‑Grundlagen und den Grenzen von LLMs
Grundkenntnisse in Cloud‑Plattformen (z. B. Azure, AWS oder GCP), Git und Containern
Offenheit für Produktthemen und Interesse daran, wie unsere Kunden KI nutzen
Teamfähigkeit und Freude am Austausch mit anderen Disziplinen
Sehr gute Englischkenntnisse