Applied AI/ML Engineer (m/w/d) in Leibnitz

Unser Kunde ist der weltweit führende Anbieter von Softwarelösungen für die Prüf-, Inspektions- und Zertifizierungsbranche (TIC). Die Produkte stellen sicher, dass Bioprodukte wirklich biologisch sind, Lebensmittel sicher sind, die Fischerei nachhaltig ist und Gebäude nicht in Flammen aufgehen. Integriere KI-gestützte Funktionen direkt in unser Kernprodukt und die Arbeitsabläufe unserer Kunden Arbeite in funktionsübergreifenden Produktteams – von der Ideenfindung (Discovery) bis zur Produktivsetzung Überführe komplexe Kundenprobleme in praxisnahe Anwendungen von KI und maschinellem Lernen Erstelle schnell Prototypen, validiere diese mit echten Nutzern und bringe Lösungen zur Marktreife, die einen messbaren Mehrwert schaffen Nutze Technologien wie LLMs, RAG, Agenten, maschinelles Lernen und weitere aufstrebende KI-Verfahren dort, wo sie das Produkt tatsächlich verbessern Nutze proprietäre Daten aus unserem Ökosystem für intelligente Empfehlungen, Prognosen und Entscheidungsunterstützung Entwickle zuverlässige, beobachtbare und skalierbare KI-Systeme statt isolierter Demonstrationsmodelle Trage zur Entwicklung wiederverwendbarer KI-Funktionen bei, die in verschiedenen Produktbereichen eingesetzt werden können Gestalte mit, wie „Applied AI“ zu einem zentralen Bestandteil der Produktentwicklung wird Abgeschlossenes Studium in Informatik, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet (oder gleichwertige praktische Erfahrung) Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Softwareprodukten auf Basis von Machine Learning, KI oder datengestützten Ansätzen Fundierte Software-Engineering-Kenntnisse, idealerweise in Python und modernen Cloud-Umgebungen Praktische Erfahrung bei der Überführung von KI/ML-Lösungen vom Prototyp in den Produktivbetrieb Erfahrung in der Entwicklung moderner LLM-Anwendungen, einschließlich Bereichen wie RAG, Tool-Nutzung, Agenten, Evaluierung und strukturierter Ausgabeformate Fundiertes Verständnis der ML-Grundlagen sowie der Entscheidungskriterien, wann klassisches Machine Learning gegenüber generativer KI vorzuziehen ist Erfahrung in der Integration von Modellen und KI-Diensten in echte Softwareprodukte mittels APIs und produktiver Infrastruktur Sicherer Umgang mit unvollständigen Daten, unklaren Problemstellungen und sich schnell weiterentwickelnden Technologien Produktorientierte Arbeitsweise: Der Fokus liegt auf dem Problem, nicht auf dem Modell Pragmatische Macher-Mentalität und Freude daran, Ideen zügig in funktionierende Software umzusetzen Neugier auf neue KI-Möglichkeiten, ohne jedoch Technologien um ihrer selbst willen zu verfolgen Sicher in der direkten Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Design, Engineering und Kunden Kommunikationsstark und fähig, technische Abwägungen verständlich zu erklären Hohes Maß an Eigenverantwortung, wenig Ego und Sicherheit bei Entscheidungen unter Unsicherheit Fließende Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sowie weitere Sprachen sind von Vorteil Wünschenswert: Erfahrung mit Vektordatenbanken, Embeddings, Wissensgraphen oder semantischen Technologien; mit KI-Evaluierung, Observability, Guardrails und Produktionsüberwachung; mit Systemen für Empfehlungen, Vorhersagen, Klassifizierung oder Entscheidungsunterstützung; mit Azure und modernen Datenplattformen sowie im Bereich B2B-SaaS oder stark regulierten Branchen International agierendes Unternehmen Flexible Arbeitszeitmodelle und Home Office Mitarbeiterevents Essenszuschuss Tolles Betriebsklima

#J-18808-Ljbffr