Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative Generative-AI-Modelle und KI-Lösungen für unsere Kunden.
- Unternehmen: Machine Learning Reply - ein führendes Unternehmen im Bereich Data Science.
- Vorteile: Regelmäßige Weiterbildung, flexible Arbeitsumgebung und Zugang zu spannenden Projekten.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und ein dynamisches Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Technischer Hintergrund und Erfahrung mit Generative AI und LLMs.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Aufgaben
- Als GenAI Engineer (m/w/d) entwickelst und implementierst du eigenständig Generative-AI-Modelle, (Multi-)Agent-basierte LLM-Anwendungen und KI-basierte Lösungen für unsere kundenspezifischen Anforderungen.
- Identifizierung und Analyse von Problemen im Kontext von KI und generativen Modellen.
- Entwicklung und Wartung von KI-Pipelines, APIs und interaktiven Anwendungen.
- Arbeit an Komponenten wie Large Language Models, multimodalen Modellen, Knowledge Graphs und KI-gestützten Produkten.
- Analyse von Geschäftsanwendungen für generative KI und Übersetzung in technische Lösungen.
- Enger Austausch mit unseren Kunden zur Analyse ihrer Probleme im Kontext von GenAI und verständliche Präsentation der Ergebnisse.
- Arbeit über verschiedene Technologie-Stacks hinweg, z.B. Azure, AWS, GCP, Databricks, LangChain, Hugging Face, OpenAI APIs, LLM-Frameworks und Cloud-Infrastruktur.
- Mentoring von Junior-Kolleg:innen im Bereich KI und Sicherstellung des Wissenstransfers innerhalb des Teams.
Benefits
- Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in Generative AI, LLM-Entwicklung und Cloud-Architektur.
- Zugang zu branchenübergreifenden Projekten, z.B. Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel.
- Kooperationen mit führenden Partnern in Cloud, AI/ML und AutoML sowie Zugang zu Enterprise-Versionen führender LLMs.
- Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch.
- Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke.
- Deutschlandticket.
- Unterstützung sportlicher Aktivitäten über EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe.
- Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kundenprojekten, Reply-Büro und Remote-Arbeit.
Requirements
- Abgeschlossenes Studium mit technischem Hintergrund, z.B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Data Science oder ähnliches.
- Erfahrung mit Generative AI, LLMs, NLP und KI-basierten Produktionssystemen, Kenntnisse in Python, R, Rust, PySpark oder SQL.
- Erfahrung in Context Engineering, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder ähnlichen LLM-Techniken.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure, Containerisierung und Deployment von KI-Modellen.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch und Englisch.
- Lernbereitschaft, Teamfähigkeit und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären.
- Gute Projektmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten.
Über Machine Learning Reply
Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.
GenAI Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Jobless
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einer zentralen Führungsrolle im Facility- und Umweltmanagement zu arbeiten, wo du nicht nur operative Exzellenz, sondern auch strategische Weitsicht einbringen kannst. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und persönliche Entwicklung, während wir gleichzeitig großen Wert auf Nachhaltigkeit und Umweltbewusstsein legen. Mit flexiblen Home-Office-Möglichkeiten und einem engagierten internationalen Team schaffen wir ein Umfeld, in dem du deine Fähigkeiten optimal entfalten kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so GenAI Engineer (m/w/d) 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 Jobless 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 GenAI Engineer (m/w/d) 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 GenAI Engineer (m/w/d) bei Jobless gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobless 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 Jobless entscheidend sein!
