Auf einen Blick
- Aufgaben: Du übernimmst die End-to-End-Verantwortung für KI-gestützte Produkte und übersetzt Anforderungen in technische Konzepte.
- Unternehmen: Das Unternehmen bietet anspruchsvolle Consulting-Projekte für nationale und internationale Kunden im AI-Bereich.
- Vorteile: Du profitierst von stetigen Weiterbildungsmöglichkeiten, einem Mentoren-Programm und einem familiären Arbeitsklima.
- Weitere Informationen: Der Arbeitsplatz befindet sich in einem zentralen Office in München.
- Warum dieser Job: Hier kannst du komplexe AI-Lösungen gestalten und echte Wirkung bei Kunden erzielen.
- Qualifikationen: Ein abgeschlossenes Studium in Informatik oder vergleichbare Erfahrung sowie fundierte Kenntnisse in LLM-Applikationsmustern sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Du willst KI‑Lösungen nicht nur bauen, sondern von der Idee bis in den produktiven Einsatz verantworten? Du hast Lust, komplexe fachliche Anforderungen in robuste, skalierbare AI‑Systeme zu übersetzen? Du möchtest mit deiner technischen Expertise echte Wirkung bei nationalen und internationalen Kunden erzielen?
Was gibt es zu tun?
- Als Teil unseres AI‑Development‑Teams arbeitest du an anspruchsvollen Consulting‑Projekten für nationale und internationale Kunden.
- Du übernimmst die End‑to‑End‑Verantwortung für das Solution Design von KI‑gestützten Produkten – von Discovery und PoC bis zum produktiven Rollout.
- Geschäftliche Anforderungen übersetzt du in klare technische Konzepte, inklusive Architektur, Schnittstellen, Datenflüssen sowie Qualitäts‑ und Akzeptanzkriterien.
- Bei der Gestaltung und Validierung von Systemen achtest du auf Skalierbarkeit, Sicherheit, Latenz, Zuverlässigkeit und Kosten.
- Du baust und iterierst Prototypen, etwa mit Prompting, RAG‑Ansätzen, Agents oder Function Calling, um Machbarkeit und Business‑Mehrwert frühzeitig zu validieren.
- Standards und Patterns für AI‑ und LLM‑Lösungen definierst du aktiv mit – von Modell‑Auswahl über Prompt‑ und Kontext‑Design bis hin zu Evaluationsstrategien und Quality Gates.
- Du etablierst LLMOps‑ und MLOps‑Praktiken, inklusive Versionierung, CI/CD, automatisierten Tests, Monitoring, Feedback‑Loops und kontinuierlicher Verbesserung.
- AI‑Funktionen integrierst du in bestehende Plattformen, z.B. über APIs sowie event‑getriebene oder service‑orientierte Architekturen.
- Responsible AI denkst du von Anfang an mit und berücksichtigst Datenschutz (DSGVO), Security, Bias‑ und Safety‑Aspekte sowie Auditierbarkeit.
- Als technischer Sparringspartner unterstützt und mentorst du Engineers, stimmst dich mit Stakeholdern ab und vermittelst komplexe Inhalte auch für nicht‑technische Zielgruppen verständlich.
Was bringst du mit?
- Ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Informationstechnologie oder eine vergleichbare praktische Berufserfahrung.
- Ein starker Software‑Engineering‑Background im Backend‑ und/oder Full‑Stack‑Umfeld, kombiniert mit Product‑Mindset und Beratungserfahrung.
- Hands‑on‑Erfahrung in der Umsetzung von (Generative)‑AI‑Lösungen bis in den Produktivbetrieb – nicht nur auf Demo‑ oder Prototyp‑Ebene.
- Fundierte Kenntnisse gängiger LLM‑Applikationsmuster, etwa RAG, Graph‑Ansätze, Embeddings, Vector Search, Tool‑ bzw. Function Calling, Agents und Guardrails.
- Erfahrung mit mindestens einem LLM‑Framework oder ‑Stack, z.B. Semantic Kernel, LangChain oder LlamaIndex, sowie strukturierter Prompt‑Entwicklung.
- Fähigkeit zur systematischen Bewertung von AI‑Systemen, inklusive Offline‑ und Online‑Evaluation, Benchmark‑Design, qualitativer Reviews sowie Regressionstests für Prompts und Retrieval.
- Erfahrung mit verteilten Systemen und modernen Integrationsmustern wie APIs, Microservices, service‑orientierten und event‑getriebenen Architekturen.
- Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache und einem Framework, z.B. Python, TypeScript/Node.js, C# oder Java, sowie starke Fähigkeiten im API‑Design.
- Solides Cloud‑Know‑how auf Azure, AWS oder GCP – Erfahrung mit Azure‑AI‑Services (z.B. Azure OpenAI, Azure AI Search, Document Intelligence) ist von Vorteil.
- Ein ausgeprägtes DevOps‑Mindset, inklusive Git, CI/CD, Container‑Technologien, Infrastructure as Code (z.B. Terraform oder Bicep), Observability und Kostenbewusstsein.
- Grundlagen im Bereich IT‑Security, etwa OAuth2/OIDC, Authentifizierung und Autorisierung, Secrets‑Management, Verschlüsselung und Secure‑Coding‑Practices.
- Technische Führungserfahrung oder Mentoring‑Praxis ist ein Plus, ergänzt durch starke Kommunikationsfähigkeit, proaktive Arbeitsweise, Problemlösungskompetenz und hohe Detailgenauigkeit.
- Sehr gute Englischkenntnisse für die enge Zusammenarbeit im internationalen Team; Deutschkenntnisse sind von Vorteil, aber kein Muss.
Was bieten wir dir?
- Abwechslungsreiche Aufgaben mit viel Verantwortung.
- Stetige Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Mentoren-Programm.
- Familiäres und freundschaftliches Arbeitsklima.
- Mitarbeiterevents und Firmenretreats.
- Mobilitätsangebote.
- Tolles zentrales Office in München.
- Getränke, Obst & Joghurts im Office.
- Firmenlaptop & Firmenhandy.
- Sportangebote.
Senior AI Builder (w/m/d) Arbeitgeber: H&Z.digital
Als Team Lead AI Engineering (w/m/d) bei uns übernimmst du nicht nur die technische Verantwortung für innovative KI-Lösungen, sondern profitierst auch von einem familiären und freundschaftlichen Arbeitsklima in unserem zentralen Münchener Büro. Wir bieten dir strategisch relevante Projekte mit hohem Business Impact, umfangreiche Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung sowie ein Mentoren-Programm, das dich auf deinem Karriereweg unterstützt. Zudem erwarten dich zahlreiche Mitarbeiterevents und attraktive Mobilitätsangebote, die deinen Arbeitsalltag bereichern.