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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Anwendungen, die digitales Marketing revolutionieren und arbeite an innovativen Multi-Agenten-Systemen.
- Arbeitgeber: Digitl ist ein junges, innovatives Unternehmen im Bereich Marketing- und Cloud-Technologie.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Remote-Arbeit, Co-Working-Spaces und Unterstützung für deine berufliche Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft aktiv mit und arbeite in einem dynamischen, kreativen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering und fundierte Kenntnisse in Python und ML-Frameworks.
- Andere Informationen: Bring deinen Hund ins Büro mit und profitiere von einem modernen Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Digitl ist ein junges und innovatives Unternehmen im Bereich Marketing- und Cloud-Technologie. In einer kollaborativen, interdisziplinären Arbeitsumgebung entwickeln wir neue Konzepte, um unsere Kund:innen aus verschiedenen Branchen in eine digital geprägte Zukunft zu führen. Werde Teil dieser Entwicklung und bringe als Generative AI Engineer deine frischen, zukunftsorientierten Ideen ein, um die Weiterentwicklung von Digitl aktiv mitzugestalten.
In deiner Rolle als Generative AI Engineer entwickelst du KI-basierte Anwendungen der nächsten Generation, die digitales Marketing und Analytics nachhaltig verändern. Du arbeitest an der Schnittstelle von AI Engineering und fachübergreifender Zusammenarbeit in einem dynamischen, datengetriebenen Umfeld.
- Recherche und Bewertung verschiedener Large Language Models sowie Agenten-Frameworks zur Konzeption und Entwicklung effektiver Multi-Agenten-Systeme.
- End-to-End-Entwicklung von performanten Microservices und modularen Komponenten, ausgehend von ersten Prototypen bis hin zum produktiven Einsatz. Fokus auf skalierbare KI-Funktionalitäten für datengetriebene Marketing- und Analytics-Lösungen.
- Einsatz von Vertex AI zur Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ML-Services in einer cloud-nativen Umgebung, inkl. CI/CD, Monitoring und automatisierter Pipelines.
- Enge Zusammenarbeit mit Expertenteams aus Cloud, AdTech und Digital Analytics zur Entwicklung und Integration KI-getriebener Lösungen, etwa für Chatbots, Empfehlungen, Content-Generierung und multimodale Nutzererlebnisse.
- Wissensweitergabe & Enablement Vermittlung komplexer AI-Konzepte an nicht-technische Stakeholder. Durchführung von Workshops sowie Erstellung von Dokumentationen zur unternehmensweiten Befähigung.
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Machine Learning Engineering, in der Backend-Entwicklung oder in verwandten Bereichen.
- Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von LLM-basierten Systemen (z.B. kontextbasierte Dialoge, Function Calling, RAG-Pipelines und agentenbasierte Anwendungen).
- Praktische Erfahrung mit Agent Development Kit, LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks für agentenbasierte Anwendungen.
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
- Fundiertes Verständnis von MLOps/LLMOps – insbesondere in den Bereichen Versionierung, CI/CD, Monitoring und Concept Drift Detection.
- Solides Know-how im Data Engineering: ETL-Prozesse, Cloud- und Vektordatenbanken.
- Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind ein Plus.
- Abgeschlossenes Studium (Bachelor oder Master) in Informatik, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren Bereich.
Perks & Benefits
- Co-Working – dir steht ein Platz in den besten Co-Working Spaces in Düsseldorf, Zürich, Barcelona oder Hamburg zur Verfügung.
- Remote 1st – alle unsere Prozesse sind auf dezentrales Arbeiten ausgelegt. Du entscheidest, ob du lieber in deinem Home Office arbeiten oder deinen Tag in einem unserer Büros verbringen.
- Home Office Equipment – wir stellen dir einen Standard für deine dezentrale Arbeitsumgebung zur Verfügung.
- Animal Lovers – Wenn du einen Hund hast, kannst du ihn in jedes unserer Büros mitbringen.
- Skill Building – Als hochspezialisierter Technologiepartner unterstützen wir deine Entwicklung mit Zertifikaten, Konferenzbesuchen und Schulungen.
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Generative AI Engineer (all Genders) for Hamburg Arbeitgeber: DiGiTL
Kontaktperson:
DiGiTL HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Generative AI Engineer (all Genders) for Hamburg
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der KI- und Marketingbranche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Projekte präsentieren
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Machine Learning und KI zeigt. Zeige konkrete Beispiele für deine Arbeit mit LLMs oder agentenbasierten Anwendungen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Branchenspezifisches Wissen erweitern
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich digitales Marketing und Cloud-Technologie. Das Verständnis der spezifischen Herausforderungen und Lösungen in dieser Branche kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Aufgaben vor, die deine Kenntnisse in Python, MLOps und ML-Frameworks testen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungsansätze klar und verständlich zu erklären.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Generative AI Engineer (all Genders) for Hamburg
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensvision: Informiere dich über Digitl und deren Ansatz im Bereich Marketing- und Cloud-Technologie. Verstehe, wie deine Rolle als Generative AI Engineer zur Erreichung dieser Vision beitragen kann.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Machine Learning Engineering sowie deine Kenntnisse in Python und ML-Frameworks hervor. Zeige konkrete Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast.
Anpassung des Anschreibens: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Anforderungen der Stelle eingeht. Erwähne deine Erfahrungen mit LLM-basierten Systemen und Agent Development Kits, um zu zeigen, dass du die gesuchten Fähigkeiten mitbringst.
Präzise Dokumentation: Achte darauf, dass alle eingereichten Dokumente klar strukturiert und fehlerfrei sind. Verwende eine professionelle Sprache und achte darauf, dass deine Motivation für die Stelle deutlich wird.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DiGiTL vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensvision
Informiere dich über die Ziele und Werte von Digitl. Zeige im Interview, dass du die Vision des Unternehmens verstehst und wie deine Rolle als Generative AI Engineer dazu beitragen kann, diese zu verwirklichen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von KI-basierten Anwendungen demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du innovative Lösungen gefunden hast.
✨Kenntnisse in relevanten Technologien
Stelle sicher, dass du mit den geforderten Technologien wie Python, TensorFlow oder PyTorch vertraut bist. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben zu lösen, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen testen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du auch komplexe AI-Konzepte an nicht-technische Stakeholder vermitteln musst, übe, wie du technische Informationen klar und verständlich präsentieren kannst. Dies wird dir helfen, im Interview zu zeigen, dass du nicht nur technisch versiert, sondern auch ein guter Kommunikator bist.
