Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Dynamisches IT-Unternehmen mit starkem Teamgeist und innovativer Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, attraktive Vergütung und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Firmenevents und ein starkes Mentoring-Programm.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite in einem kreativen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in GenAI, Python-Kenntnisse und Teamarbeit sind wichtig.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
attempto ist seit 2006 mit der Konzeption und Umsetzung von komplexen IT-Projekten sehr erfolgreich. Wir sind ein starker Partner von Banken und Versicherungen. Auch in der Industrie und im Handel unterstützen wir zukunftsorientierte Projekte. Mehr als 150 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bringen sich an unseren Standorten München, Karlsruhe und Münster aktiv ein. In der attempto Innovations-Manufaktur (aim) im WERK3 beschäftigen wir uns standortübergreifend mit den neuesten Trends und Technologien. Digitalisierung, Nachhaltigkeit und soziales Engagement prägen unsere Kultur. Das erfolgreiche attempto-Team zeichnet sich besonders durch den großen Zusammenhalt und die Offenheit aller Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus. Zahlreiche interne Events heben sich in der Anzahl von anderen Unternehmen ab und tragen deutlich zu unserem guten Zusammenhalt bei.
Aufgaben
- Intelligente Systeme der nächsten Generation konzipieren und realisieren
- Fokus GenAI: Konzeption und Umsetzung von modernen RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation), agentischen Workflows und generativen KI-Use-Cases.
- Modellierung & Integration: Auswahl und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von LLMs sowie deren Integration in produktive Geschäftsprozesse.
- Verantwortung für End-to-End-Lösungen
- Production-Ready AI: Du bringst GenAI-Applikationen von der ersten Prompt-Idee über den Prototypen bis hin zum skalierbaren Deployment (LLMOps).
- Daten & Orchestrierung: Aufbau und Optimierung der Datengrundlage für Agenten, Vector Databases sowie die Orchestrierung komplexer Workflows und Agenten.
- Qualitätssicherung: Sicherstellung von Stabilität, Evaluierung von Modell-Outputs (Guardrails) und Performance-Optimierung.
Beratung & Zusammenarbeit
- Technologie-Übersetzer: Du erklärst Stakeholdern den Unterschied zwischen "Hype" und echtem Business-Value und übersetzt komplexe Architekturen in klare Entscheidungsvorlagen.
- Interdisziplinarität: Enge Zusammenarbeit mit Business Analyst*innen und Software Engineers, um KI nahtlos in bestehende Software-Ökosysteme einzubetten.
Weiterentwicklung & Wissensaustausch
- State-of-the-Art: Du beobachtest die rasanten Entwicklungen im Bereich LLMs, multimodale Modelle und Agenten-Frameworks.
- Wissenstransfer: Aktive Mitgestaltung interner Formate und Prototyping neuer Features für die attempto Akademie.
Profil
- Fachliches Profil (Fokus GenAI)
- Frameworks: Du bist sicher im Umgang mit einem oder mehreren LLM/Agenten-Orchestrierungs-Tools wie LangChain, LangGraph, PydanticAI, Google ADK, OpenAI Agent SDK, LlamaIndex oder Haystack.
- GenAI Stack: Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, Embeddings und dem Aufbau und Management von Vector Databases (z.B. Pinecone, Weaviate, Milvus oder Chroma).
- Sprachgenie: Exzellente Python-Kenntnisse sind deine Basis.
- Technisches Verständnis & Basis
- Cloud & Deployment: Erfahrung mit Cloud-KI-Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock oder GCP Vertex AI) sowie Docker/Kubernetes.
- Architektur: Solides Verständnis von APIs, Microservices und Datenpipelines.
- KI-Fundament: Du verstehst die Mathematik hinter Deep Learning und hast bereits mit Bibliotheken wie PyTorch oder TensorFlow gearbeitet – dies hilft dir, GenAI-Modelle tiefergehend zu verstehen.
Arbeitsweise
- Pioniergeist: Du hast Lust, in einem Feld zu arbeiten, das sich wöchentlich neu erfindet.
- Analytik: Du arbeitest strukturiert und behältst auch bei komplexen Systemarchitekturen den Überblick.
- Kommunikation: Du kannst technische Konzepte souverän und adressatengerecht vermitteln und verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Nice to have
- Tiefergehende Erfahrung in MLOps oder Data Engineering.
- Projekterfahrung im regulierten Umfeld (z.B. Banking, Insurance).
- Kenntnisse in Frontend-Technologien (z.B. Streamlit, React, Copilotkit/AG-UI) für den schnellen Bau von KI-Demos und überzeugenden GenAI-Webapps.
Wir bieten
- Verantwortungsvolle, vielseitige Position mit hoher Sichtbarkeit
- Enge Zusammenarbeit mit der Niederlassungsleitung und dem Management
- Modernes Arbeitsumfeld in einer wachsenden IT-Beratung
- Flexible Arbeitszeiten und ggf. hybrides Arbeiten
- Attraktive Vergütung und Weiterentwicklungsmöglichkeiten
- JobRad - Leasingangebot mit Arbeitgeberzuschuss
- JobTicket - lohnsteuerfreier Arbeitgeberzuschuss
- Vertraglich geregelte Weiterbildungen - gezielte persönliche und fachliche Weiterentwicklung
- Betriebliche Altersvorsorge - Zuzahlung auf den Versicherungsbeitrag
- Mitgestaltung von attempto - Geschäftsführung bezieht Mitarbeiter proaktiv mit ein
- Mentoring-Programm - Mentoren für neue Mitarbeiter
- Zahlreiche Firmenevents - Sommerfest, Wiesn, Jahresabschlussfeier uvm.
- Knowhow-Transfer - Zahlreiche innerbetriebliche Angebote
- Fit-im-Job Angebote - Gesundheitstage, Firmenläufe uvm.
- Erfolgreiche Teamarbeit - durch Offenheit und Zusammenhalt aller im Team
GenAI Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: attempto GmbH & Co. KG
attempto ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein modernes Arbeitsumfeld in einer wachsenden IT-Beratung bietet, sondern auch flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung. Die offene und kollegiale Unternehmenskultur fördert den Zusammenhalt und die Zusammenarbeit im Team, während regelmäßige Firmenevents und ein aktives Mentoring-Programm das Gemeinschaftsgefühl stärken und den Wissensaustausch fördern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so GenAI Engineer (m/w/d) erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für GenAI! Teile deine Projekte oder Ideen in Gesprächen und auf sozialen Medien. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dich in dem Bereich weiterentwickeln möchtest.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, uns bei Fragen zu kontaktieren – wir sind hier, um zu helfen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um GenAI Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Mach es konkret!:Erzähle uns von deinen Erfahrungen und wie sie zu der Stelle passen, auf die du dich bewirbst. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei attempto GmbH & Co. KG vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich Generative AI vertraut. Lies aktuelle Artikel oder schaue dir Tutorials an, um ein tiefes Verständnis für LLMs und agentische Workflows zu entwickeln. So kannst du im Interview gezielt auf deine Kenntnisse eingehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast, und wie sie mit den Anforderungen der Stelle übereinstimmen. Sei bereit, über deine Rolle in diesen Projekten zu sprechen und welche Technologien du eingesetzt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du wirst möglicherweise Stakeholder überzeugen müssen, also sei darauf vorbereitet, komplexe Ideen klar zu kommunizieren. Das zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch gut im Team arbeiten kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich GenAI oder wie das Team zusammenarbeitet, um innovative Lösungen zu entwickeln.
