Senior AI Engineer (m/w/d)

Unsere Mission: Daten sind überall. Entscheidungssicherheit ist selten. Das ändern wir. Mit Strategie, Technologie und Menschen, die auf Augenhöhe arbeiten. Du bist dabei, wenn aus Datenmengen echte Orientierung wird und aus Orientierung Wertschöpfung.

Was wir bieten:

• Flexible Arbeitszeiten – dank unserer Vertrauensarbeitszeit
• Homeoffice oder hybrides Arbeiten? Bei uns ganz selbstverständlich!
• Workation inkl. Reisebudget – Du entscheidest, von wo aus Du am liebsten arbeitest
• Sensationelles Onboarding und unvergessliche areto-Momente bei unseren Teamevents – inkl. regelmäßigem Big-Bang-Buddy-Breakfast
• Gemeinsames Wachstum – bei uns gestaltest Du aktiv mit. Flexibilität, Eigenverantwortung und unternehmerisches Denken sind bei uns kein Buzzword, sondern gelebter Alltag
• Weiter, immer weiter – in unserer Talentschmiede erwarten Dich hochklassige Academies, interne und externe Schulungen sowie Zertifizierungen
• Betriebliche Altersvorsorge, areto-Bikeleasing, Sonderurlaub für besondere Anlässe, Vereinbarkeit von Familie und Beruf – und unsere eigene areto Fashion Kollektion

Deine Aufgaben:

• Als Senior Data Scientist / Senior AI Engineer (m/w/d) im Bereich AI & Applications der areto baust du produktive KI- und ML-Lösungen für unsere Kunden — von RAG-/Agenten-Architekturen über Intelligent Document Processing bis zu klassischen ML- und MLOps-Use-Cases im Kontext größerer Datenplattformtechnologien (Databricks, Snowflake, Fabric).
• Du baust Software, die in Produktion läuft — Code-first Ansätze in Python, mit KI als festem Teil deines Entwicklungs-Workflows. Low-Code ist für dich ein Werkzeug im Baukasten, kein Ersatz für sauberes Engineering.
• Du übernimmst technische Verantwortung in Projekten und Ausschreibungen, bringst Architektur-Entscheidungen voran und bist Sparringspartner für Kunden und Kolleg:innen.
• Design & Umsetzung von GenAI-Lösungen (RAG, Agentic Workflows, Chatbots) mit z.B. LangChain / LangGraph, LLM Services, FastAPI, Qdrant und Docker.
• Entwicklung klassischer ML-/Analytics-Lösungen (Forecasting, Scoring, Segmentierung) inkl. sauberem Feature-Engineering und Evaluation.
• Aufbau produktionsreifer, dokumentierter Daten und ML-Pipelines mit Fokus auf Developer Experience, Testbarkeit und Wartbarkeit.
• MLOps & Monitoring: Model-Lifecycle, Drift-/Quality-Monitoring, LLM-Evaluation (MLflow/Langfuse), CI/CD.
• Technische Konzeption und Architektur-Entscheidungen (z.B. Build-vs-Buy) gemeinsam mit dem Team.
• Übersetzung von Kundenanforderungen in tragfähige Lösungen — inkl. PoCs Aufwandseinschätzung und Kunden-Kommunikation.
• Durchführung von Kundenworkshops zur Anforderungsaufnahme oder Use Case Identifikation.

Dein Profil:

• Mehrjährige Erfahrung (Senior-Level) in Data Science und/oder AI Engineering mit nachweisbaren produktiven Projekten.
• Python auf sehr gutem Niveau — Developer Experience ist dir wichtig, nicht nur „läuft irgendwie”.
• Routinierter Einsatz KI-gestützter Coding-Workflows (z.B. Claude Code oder GitHub Copilot) im Entwicklungsalltag.
• Fundierte ML-Grundlagen und praktische LLM-/GenAI-Erfahrung (RAG, Prompt Engineering, Monitoring, Guardrails).
• Solide SQL- und Datenmodellierungs-Kenntnisse; Idealerweise Erfahrung mit mindestens einer Datenplattform (Snowflake, Databricks oder Fabric).
• Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie z.B. Docker und generelle CI/CD-Prozesse.
• Verständnis für Security, Governance und Auditierbarkeits Anforderungen (DSGVO, EU AI Act, Human-in-the-Loop).
• Beratungs-/Kundenkompetenz: du kannst technische Themen verständlich erklären und Entscheidungen begründen.
• Eigeninitiative bei Dokumentation und Wissensweitergabe — du hinterlässt Projekte besser dokumentiert, als du sie vorgefunden hast.
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse.

Wenn das Leben ein Wunschkonzert wäre, dann ...

• Erfahrung mit Agentenframeworks (LangGraph) oder Workflow-Automatisierung (n8n).
• Fullstack-Erfahrung (z.B. Vue.js / FastAPI) für interne Tools und Daten-Frontends.
• Erfahrung mit On-Prem-/Air-Gapped-LLM-Deployments.
• Relevante Zertifizierungen (z.B. Databricks, Snowflake, Azure, AWS).
• Erfahrung in der Beratung von Kunden zu KI-Strategie und KI-Governance Themen.

Noch Fragen offen geblieben? Du bist Dir nicht sicher, ob Du zu dieser Position passt? Melde Dich gerne für mehr Infos und Austausch mit unseren Expert*innen!