GenAI/ML Engineer

November 14

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Data Product Management • Data Strategy • Data Products • Data Product Portfolio Management • Data Value Chain

51 - 200 employees

🤖 Artificial Intelligence

Description

• Bist du bereit, an der Spitze der technologischen Innovation zu stehen? • Faszinieren dich die neuesten bahnbrechenden Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz? • Kannst du dir vorstellen, die Zukunft mitzugestalten, indem du KI durchdacht in Datenprodukte integrierst? • Dann nutze die Chance, Teil unseres dynamischen Teams als ML Engineer zu werden! • Beteilige dich an der Entwicklung innovativer Datenprodukte und nutze dein Fachwissen in ML, LLMs und Generativ AI. • Tauche ein in die Komplexität von Daten, entdecke neue Methoden und bleib über die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI auf dem Laufenden. • Deine Rolle geht über das bloße Anwenden deiner Fähigkeiten hinaus – du trägst entscheidend zur nahtlosen Integration von KI in Datenprodukte bei, verschiebst die Grenzen des Möglichen und förderst eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Exzellenz.

Requirements

• Solide akademische Ausbildung (B.Sc. ./M.Sc.) in Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich. • Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung als GenAI/ML Engineer mit praktischer Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Lösungen. • Fundierte Kenntnisse in Python sind ein Muss sowie ein tiefes Verständnis gängiger ML-Bibliotheken (Tensorflow, Torch, scikit-learn, NLTK usw.). • Expertise in der Implementierung und Optimierung von DevOps/MLOps-Prozessen, insbesondere CI/CD (z.B. Github Actions, GitLab usw.), Infrastructure-as-Code (Terraform, CloudFormation usw.) und Modell-Monitoring zur Sicherstellung des reibungslosen Einsatzes und Betriebs von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. • Erfahrung im Design und der Implementierung von GenAI-Anwendungsfällen unter Verwendung führender LLM-Anbieter wie OpenAI und RAG-Architekturen. • Fähigkeit, komplexe Ideen präzise und überzeugend in Deutsch und Englisch zu kommunizieren, sowie Erfahrung in der Präsentation von Konzepten und Analysen vor Kunden. • Vertrautheit mit Datenarchitekturen, Datenmodellierung und bewährten Methoden im Bereich Data Engineering. • Unternehmerische Denkweise und Ambition, neue digitale Wege zu erschließen und Wachstumschancen gezielt zu identifizieren.

Benefits

• Spare Zeit – arbeite remote. • Kein tägliches Pendeln erforderlich, arbeite von wo aus du möchtest. • Wir haben jedoch ein großartiges Büro in einem ruhigen Hinterhof in München Schwabing, wo du jederzeit willkommen bist. • Flexible Arbeitszeiten • "Take-What-You-Need"-Urlaubsregelung • Die Chance, die Zukunft eines aufstrebenden Start-ups mitzugestalten • Zahlreiche Teamevents • Die neueste Technik, die du benötigst • Legendäre Kollegen • Wettbewerbsfähiges Gehalt, auf Augenhöhe mit den besten IT-Beratungen der Branche