Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Anwendungen, die digitales Marketing revolutionieren und arbeite an innovativen Multi-Agenten-Systemen.
- Unternehmen: Digitl ist ein junges, kreatives Unternehmen im Bereich Marketing- und Cloud-Technologie.
- Vorteile: Genieße flexible Remote-Arbeit, Co-Working-Spaces und Unterstützung für deine berufliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Bring deinen Hund ins Büro mit und profitiere von einem modernen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft aktiv mit und arbeite in einem dynamischen, interdisziplinären Team.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering und fundierte Kenntnisse in Python und ML-Frameworks.
Das prognostizierte 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.
Generative AI Engineer (all Genders) for Hamburg Arbeitgeber: DiGiTL
Digitl ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Talente in einem dynamischen und kreativen Umfeld fördert. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einschließlich Remote-Arbeit und Zugang zu erstklassigen Co-Working Spaces in Städten wie Hamburg, bietet das Unternehmen nicht nur eine ausgewogene Work-Life-Balance, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung durch Schulungen und Konferenzen. Die offene und kollaborative Unternehmenskultur ermöglicht es dir, deine Ideen aktiv einzubringen und an zukunftsweisenden Projekten im Bereich KI und digitales Marketing mitzuarbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Generative AI Engineer (all Genders) for Hamburg erhalten könnten
✨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 mit deinen bisherigen Projekten im Bereich Machine Learning und KI. Zeige konkrete Beispiele für deine Arbeit mit LLMs und agentenbasierten Anwendungen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Branchenspezifisches Wissen erweitern
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im digitalen Marketing und Cloud-Computing. Das Verständnis der spezifischen Herausforderungen in diesen Bereichen kann dir helfen, während des Vorstellungsgesprächs relevante Ideen einzubringen.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Aufgaben vor, die deine Kenntnisse in Python, ML-Frameworks und MLOps testen. Übe das Lösen von Problemen und das Erklären komplexer Konzepte, um dein Wissen klar und verständlich zu kommunizieren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Generative AI Engineer (all Genders) for Hamburg mit Bravour zu bestehen
Einige 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 deine Arbeit mit LLM-basierten Systemen.
Motivationsschreiben:Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für KI und digitales Marketing darlegst. Erkläre, wie du innovative Ideen einbringen möchtest, um die Entwicklung von Digitl voranzutreiben.
Prüfe deine Unterlagen:Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DiGiTL vorbereitet
✨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 Fähigkeiten als Generative AI Engineer dazu beitragen können, diese zu erreichen.
✨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.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Expertenteams erfordert, ist es wichtig, deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich in interdisziplinären Teams gearbeitet hast.
✨Frage nach den Technologien
Stelle Fragen zu den spezifischen Technologien und Tools, die bei Digitl verwendet werden, insbesondere zu Vertex AI, CI/CD-Prozessen und den verwendeten ML-Frameworks. Dies zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, dich in die bestehende Infrastruktur einzuarbeiten.
