Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Systeme und baue skalierbare, KI-gesteuerte Anwendungen.
- Unternehmen: Huzzle verbindet Talente mit Top-Unternehmen in der Tech-Branche.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und voll remote.
- Weitere Informationen: Starke Wachstumschancen in einem dynamischen, leistungsstarken Team.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen KI-Projekten mit echtem Geschäftswert.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in KI Engineering oder Software Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
About Huzzle
At Huzzle, we connect exceptional talents with top opportunities at leading companies across the UK, US, Canada, Europe, and Australia.
Our clients include startups, digital agencies, and tech platforms in industries such as Saa S, Mar Tech, Fin Tech, and AI.
Unlike an outsourcing agency, we place you directly with a client where you’re hired in-house as a valued member of their team.
- Role Type: Full-time
- Engagement: Independent Contractor
- Job Summary
As an AI Engineer, you will be responsible for developing and optimizing AI systems, integrating machine learning models into production environments, and building scalable AI-driven applications.
You will contribute to everything from model experimentation to deployment and performance optimization.
Key Responsibilities
- Design, build, and deploy AI and machine learning solutions for real-world business applications.
- Develop and maintain applications using Large Language Models (LLMs) such as GPT-based systems.
- Build AI-powered automations, copilots, chatbots, and workflow systems.
- Fine-tune, evaluate, and optimize machine learning models for performance and scalability.
- Integrate AI systems with APIs, databases, CRMs, and third-party platforms.
- Collaborate with product and engineering teams to translate business requirements into AI-driven solutions.
- Implement prompt engineering strategies and retrieval-augmented generation (RAG) systems.
- Monitor model performance, reliability, and cost efficiency in production environments.
- Maintain documentation, testing procedures, and deployment workflows.
- Stay updated on the latest AI trends, frameworks, and emerging technologies.
Requirements
- 3+ years of experience in AI Engineering, Machine Learning, or Software Engineering.
- Strong experience with Python and AI/ML frameworks such as Tensor Flow, Py Torch, Lang Chain, or Hugging Face.
- Experience working with LLMs, Open AI APIs, Anthropic, Gemini, or similar AI platforms.
- Familiarity with vector databases, embeddings, and RAG architectures.
- Experience deploying AI applications using cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure.
- Strong understanding of APIs, backend systems, and scalable application architecture.
- Experience with Docker, Git, CI/CD pipelines, and modern development practices.
- Excellent problem-solving and analytical thinking skills.
- Strong communication skills with the ability to work in remote, cross-functional teams.
- Bonus: Experience building AI agents, automation systems, or voice AI applications.
Benefits
Competitive salary based on experience and location.
Fully remote role with flexible work environment.
Work on cutting-edge AI automation projects with real business impact.
Strong growth opportunity into senior AI / systems roles.
Exposure to LLMs, prompt engineering, and scalable AI system design.
Direct collaboration with a fast-moving, high-performance team.
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Remote AI Engineer Arbeitgeber: Huzzle
Huzzle ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einer vollständig remote Arbeitsweise und flexiblen EU-Arbeitszeiten fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance und bietet gleichzeitig attraktive Karrierechancen in einem wachsenden B2B-Lead-Generierungsunternehmen. Die Kombination aus wettbewerbsfähigem Gehalt und monatlichen Boni macht Huzzle zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die in der DACH-Region erfolgreich sein möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Remote AI Engineer erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Huzzle anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Remote AI Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Huzzle vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Remote AI Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Huzzle klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Huzzle vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
