AI Engineer (m/w/d) - Vor Ort

AI Engineer (m/w/d) - Vor Ort

Berlin Vollzeit 60000 - 75000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen für die Musikbranche und arbeite an spannenden Projekten.
  • Unternehmen: Dynamisches Unternehmen in der Musikindustrie mit einem kreativen und kollaborativen Team.
  • Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Moderne Büros, subventioniertes Essen und ein tolles Team warten auf dich!
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit KI und mache einen echten Unterschied für Kreativschaffende.
  • Qualifikationen: Erfahrung in KI-Entwicklung, Machine Learning und Software Engineering.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.

Du setzt dich dafür ein, dass Kreativschaffende an den Einnahmen aus der Nutzung ihrer Musikwerke fair beteiligt werden und sich ganz auf ihr künstlerisches Schaffen konzentrieren können. Das ist unsere Purpose, das ist unsere Motivation!

Für unser Team AI Hub im Bereich Data & AI am Standort München oder Berlin suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/-n AI Engineer (m/w/d) in Vollzeit (40 Stunden/Woche) oder Teilzeit (30 Stunden/Woche).

In dieser Rolle entwickelst du KI-Lösungen, die fachliche Herausforderungen der GEMA praktisch lösbar machen – von der ersten Idee bis zur produktionsnahen Umsetzung. Du bewegst dich sicher an der Schnittstelle von Machine Learning, Software Engineering, Cloud-Infrastruktur und Fachlichkeit. Dabei wählst du für jeden Use Case den Ansatz, der fachlich sinnvoll, technisch tragfähig und langfristig betreibbar ist.

Gemeinsam mit Fachexpertinnen und Fachexperten, Product Ownern und technischen Teams identifizierst du KI-Use-Cases, schärfst fachliche Fragestellungen und entwickelst tragfähige Lösungsansätze, die du bei Bedarf auch als Demo oder Prototyp greifbar machst. Du arbeitest entlang der gesamten AI-Umsetzungskette – von Datenanalyse und Feature Engineering über Modellentwicklung, Training und Evaluation bis zur Integration in nutzbare Services. Je nach Use Case setzt du auf klassisches Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze, LLM-basierte Lösungen oder auf eine pragmatische Kombination daraus.

Du bringst erfolgreiche Ansätze in produktionsnahe oder produktive Umgebungen und denkst den Betrieb von Anfang an mit – inklusive Deployment, Monitoring, Modell- und Datenqualität, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit. An unserer AI Platform arbeitest du aktiv mit und entwickelst sie gemeinsam mit dem Team weiter – unter anderem mit ZenML, Google Cloud und weiteren Komponenten für MLOps, Monitoring, Labeling, Evaluation und Deployment. Du übernimmst Ownership für Projekte und Arbeitspakete und arbeitest eng mit Fachexpertinnen und Fachexperten, Product Ownern, Software Engineers und Data Engineers zusammen.

Du bringst mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung daten- oder KI-naher Anwendungen mit und hast Freude daran, KI-Lösungen vom ersten Konzept bis zur nutzbaren Anwendung voranzubringen. Struktur liegt dir, auch wenn es komplex wird: Du arbeitest eigenständig, verantwortungsbewusst und treibst Themen mit klarem Blick auf Ergebnisse voran. Komplexe technische Zusammenhänge bereitest du verständlich auf, begründest Lösungswege und Modellentscheidungen nachvollziehbar und vertrittst Ergebnisse sicher gegenüber fachlichen und technischen Stakeholdern.

Machine-Learning- und Data-Science-Workflows gehören für dich zum Handwerkszeug – von Datenanalyse und Feature Engineering bis zu Modelltraining, Evaluation und der Einordnung von Modellgrenzen. Mit Python sowie Bibliotheken und Frameworks wie Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost oder vergleichbaren Tools gehst du sicher um und bewertest klassische ML-Verfahren, Deep Learning und Generative-AI-Ansätze passend zum Use Case. Software Engineering ist für dich fester Bestandteil guter Lösungen: Clean Code, Tests, Git, Pull Requests, CI/CD, technische Dokumentation und wartbare Architekturen sind für dich selbstverständlich.

Du bringst Erfahrung mit Cloud- und MLOps-Themen mit – idealerweise rund um Google Cloud, Infrastructure as Code, GitHub Actions, Modellversionierung, Pipeline-Orchestrierung, Monitoring oder das Deployment von ML-Services. Du kommunizierst sicher und präzise auf Deutsch – schriftlich wie mündlich. Auch auf Englisch bewegst du dich sicher in deinem beruflichen Umfeld.

Für alle, die Musik lieben: Dein Job mit Impact mittendrin in der Branche! Zusammen mit Teams, die digital denken und Musik leben. E‑Learnings, Webinare und Workshops, die dich persönlich wachsen lassen und fachlich noch schlauer machen. 30 Tage Urlaub, Gleitzeit, Homeoffice‑Regelung und Workation für deine stimmige Work‑Life‑Balance. Subventioniertes Betriebsrestaurant, Barista-Bar und modernes Office in Top-Lage plus vermögenswirksame Leistungen, Rabatte und weitere Zuschüsse. Kinderbetreuungszuschuss, aktive Pause, pme‑Familienservice, Sonderurlaub und flexible Arbeitsmodelle, die deinen Alltag etwas geschmeidiger machen.

Klingt das gut für dich? Du hörst ein „Ja“ in dir? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung direkt über unser Online-Formular. Noch Fragen? Gerne an karriere@gema.de

AI Engineer (m/w/d) - Vor Ort Arbeitgeber: GEMA

Die GEMA ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Kreativschaffenden eine faire Beteiligung an ihren Einnahmen ermöglicht und gleichzeitig ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet. Mit 30 Tagen Urlaub, flexiblen Arbeitsmodellen und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten unterstützt die GEMA nicht nur die persönliche und fachliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter, sondern fördert auch eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem profitieren die Mitarbeiter von einem modernen Büro in zentraler Lage, einem subventionierten Betriebsrestaurant und einem starken Fokus auf Gesundheit und Familie.

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Kontaktdaten:

GEMA Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer (m/w/d) - Vor Ort erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei GEMA zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineer (m/w/d) - Vor Ort mit Bravour zu bestehen

Machine Learning
Deep Learning
Python
Datenanalyse
Feature Engineering
Modellentwicklung
Evaluation

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI Engineer (m/w/d) - Vor Ort bei GEMA gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GEMA vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für GEMA entscheidend sein!