Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative KI-Lösungen in einem modernen SaaS-Umfeld.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit internationaler Kultur und Fokus auf Innovation.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Remote-Arbeit und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem kollaborativen, vielfältigen Team mit modernsten Technologien.
- Warum dieser Job: Gestalte bedeutende KI-Produkte und löse komplexe technische Herausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon 1 Jahr im Bereich KI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for an AI Engineer based in Germany.
As an AI Engineer, you will design, build, and deploy cutting-edge AI solutions that deliver real business value within a modern Saa S environment.
Working as part of a collaborative Data & AI team, you will develop production-ready LLM applications, RAG pipelines, and AI-powered workflows while partnering closely with engineering and business stakeholders.
This role offers end-to-end ownership across the AI development lifecycle, from problem definition and model implementation to deployment and monitoring.
You'll contribute to scalable cloud-based solutions while leveraging the latest AI development tools to accelerate innovation.
If you're passionate about applied AI, enjoy solving complex technical challenges, and thrive in a remote, high-autonomy environment, this is an exciting opportunity to shape impactful AI products.
- Accountabilities
- Design, develop, and deploy production-ready AI solutions using Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and other machine learning techniques.
- Own the end-to-end lifecycle of AI features, including problem definition, data preparation, model development, evaluation, deployment, monitoring, and continuous improvement.
- Build and maintain scalable AI pipelines for data preprocessing, feature engineering, model inference, and application integration.
- Integrate AI capabilities into cloud-based infrastructure while ensuring performance, scalability, reliability, and security.
- Collaborate closely with software engineers, product teams, and business stakeholders to embed AI features into customer-facing products and internal systems.
- Leverage modern AI-assisted development tools to improve engineering productivity and contribute to AI-driven development best practices.
- Identify new opportunities where AI can optimize workflows, enhance products, and generate measurable business impact.
Requirements
- Minimum of 3 years of experience in software development, including at least 1 year focused on AI or machine learning engineering.
- Proven experience building and deploying LLM-based applications or Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions in production environments.
- Strong programming skills in Python, with hands-on experience using Fast API, asynchronous programming, and modern backend development practices.
- Practical experience integrating AI solutions into cloud platforms, preferably AWS, with an understanding of scalable distributed systems.
- Solid knowledge of database technologies, data processing, algorithm design, statistics, and machine learning fundamentals.
- Experience using AI-powered development tools such as Cursor, Claude Code, Git Hub Copilot, or similar within professional engineering workflows.
- Familiarity with MLOps concepts, vector databases, semantic search technologies, and AI frameworks such as Py Torch, Tensor Flow, Lang Chain, or equivalent is an advantage.
- Strong communication skills, a collaborative mindset, and the ability to work effectively within remote, asynchronous, cross-functional teams.
- Self-motivated, curious, and proactive, with a strong sense of ownership and a continuous learning mindset.
Benefits
- Competitive salary package.
- Full-time remote-first role with flexibility to work from Germany.
- Asynchronous working environment that promotes autonomy and work-life balance.
- Opportunity to work abroad temporarily while remaining part of the team.
- Career development and internal growth opportunities within a rapidly expanding international organization.
- Company-provided hardware and equipment to ensure a productive working environment from day one.
- Collaborative, diverse, and inclusive international culture focused on innovation and continuous learning.
- Opportunity to work with modern AI technologies, cloud platforms, and cutting-edge development tools.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
AI Engineer Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer 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 Jobgether 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 mit Bravour zu bestehen
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 bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!