AI Engineer - Munich

AI Engineer - Munich

München Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Anwendungen mit modernster Technologie und arbeite an innovativen Projekten.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen in München mit einer kollaborativen Kultur.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, Remote-Arbeit und berufliche Weiterbildung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und internationaler Projektarbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und habe einen echten Einfluss auf spannende Projekte.
  • Qualifikationen: Erfahrung in der Softwareentwicklung und Teamarbeit, insbesondere mit Python und KI-Technologien.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Your role

  • Build AI-enabled applications using generative AI, machine learning, natural language processing, document intelligence and intelligent automation.
  • Develop assistants, copilots, semantic search, recommendation, classification, document-analysis and workflow-support solutions
  • Build RAG pipelines using enterprise documents and data, with traceable sources and appropriate access controls
  • Integrate models with web applications, APIs, databases, Microsoft 365, Share Point, ERP, CRM and client systems
  • Write clean, modular, tested and documented production code; participate in code reviews and collaborative engineering practices.
  • Implement prompts, structured outputs, validation, guardrails, model routing and fallback mechanisms
  • Prepare and transform structured and unstructured data for retrieval, evaluation and application development
  • Evaluate accuracy, relevance, groundedness, hallucination, latency, cost, robustness and reliability
  • Support secure cloud, hybrid or client-managed deployment, including logging, tracing, monitoring and incident resolution
  • Apply privacy-by-design, security-by-design and responsible-AI principles throughout development
  • Contribute to internal LBC solutions, reusable components, technical standards, accelerators and AI-enabled products
  • Participate in client workshops, demonstrations, proposals, knowledge transfer and adoption support

The AI Engineer will design, develop, integrate and deploy AI solutions for LBC’s clients and for LBC’s own transformation into an AI-powered organisation.

You will work in multidisciplinary teams with AI engineers, data scientists, software developers, architects, business analysts, consultants, designers and governance specialists.

This is a hands‑on engineering role for someone who can turn business requirements, models and data into reliable applications.

You will contribute across the full lifecycle: discovery, solution design, development, testing, deployment, monitoring and continuous improvement.

  • What we look for
  • Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, Information Systems or a related field
  • Master's degree in Artificial Intelligence, Data Science, or a related field is an advantage
  • Minimum 2 years of experience programming in Python, with demonstrated knowledge of software engineering best practices, including clean code, modular architecture, and version control
  • At least 2 years of hands‑on experience in AI engineering, with exposure to solution design and deployment
  • Proven experience deploying solutions on Azure infrastructure, including familiarity with Azure AI Services (Azure Open AI, MS Foundry, Azure AI Search) and the broader Azure ecosystem
  • Experience working with LLMs in application development, including prompt engineering and basic agentic workflows
  • Hands‑on experience with RAG solution design and deployment, including vector databases and retrieval strategies
  • Familiarity with AI/LLM orchestration frameworks such as Lang Chain, Lang Graph, Semantic Kernel, and/or Hugging Face Transformers
  • Experience developing and maintaining CI/CD pipelines and containerization solutions (Docker; Kubernetes is a plus)
  • Experience with REST APIs, databases, Git, cloud environments, containerisation, testing, logging and debugging
  • Awareness of prompt injection, data leakage, access control, privacy, evaluation and responsible‑AI requirements
  • Basic understanding of Dev Ops practices and cloud‑native deployment patterns
  • Strong problem‑solving and ownership, ability to work with ambiguity in non‑deterministic AI system
  • Good communication skills and ability to collaborate effectively within multidisciplinary teams
  • Good English. Portuguese is highly desirable; German language is an advantage
  • Experience with consulting, enterprise platforms, public‑sector or regulated clients, MLOps/LLMOps, open‑source models or document intelligence is valuable
  • Strong junior candidates may be considered for an Associate AI Engineer role
  • What we provide
  • The opportunity to develop practical AI solutions with measurable client and public‑sector impact
  • Work at the intersection of AI, software, data, strategy and business transformation
  • Exposure to international projects across Europe, Africa and other markets
  • Collaboration with consultants, architects, designers, developers and data specialists
  • Opportunities to work on client‑facing solutions, internal LBC use cases, products and accelerators
  • A clear technical career path and continuous learning in a rapidly evolving field
  • The opportunity to help shape LBC’s AI engineering standards and culture

Ready to help LBC turn AI into measurable impact?

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AI Engineer - Munich Arbeitgeber: LBC

Als Arbeitgeber in München bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Entwicklung innovativer KI-Lösungen zu arbeiten, die einen messbaren Einfluss auf unsere Kunden und den öffentlichen Sektor haben. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen in einem dynamischen Umfeld, während wir Ihnen klare Karrierewege und vielfältige Wachstumschancen bieten. Genießen Sie die Vorteile internationaler Projekte und die Möglichkeit, Standards und Kultur im Bereich KI-Engineering aktiv mitzugestalten.

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Kontaktdaten:

LBC Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer - Munich 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 LBC anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Engineer - Munich 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 LBC vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineer - Munich mit Bravour zu bestehen

Generative AI
Machine Learning
Natural Language Processing
Document Intelligence
Intelligent Automation
Python
Azure AI Services

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 LBC 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 LBC 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.