Data Scientist (m/f/d) (16)

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 Kunden zur Analyse ihrer Probleme im Kontext von GenAI und verständliche Präsentation der Ergebnisse.
• Arbeiten 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.

Stellenanforderungen

• 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.