Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative Generative-AI-Modelle und KI-Lösungen.
- Arbeitgeber: Machine Learning Reply, ein fĂĽhrendes Unternehmen im Bereich Data Science.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsumgebung, Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu modernen Büroräumen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echten Auswirkungen.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Technischer Hintergrund in Informatik oder Data Science und Erfahrung mit Generative AI.
- Andere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und Teilnahme an Hackathons zur Förderung deiner Karriere.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
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. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme im Kontext von KI und generativen Modellen.
Verantwortlichkeiten & Qualifikationen
- Du entwickelst und wartest KI-Pipelines, APIs und interaktive Anwendungen und arbeitest an Komponenten wie Large Language Models, multimodalen Modellen, Knowledge Graphs und KI-gestĂĽtzten Produkten.
- Die Arbeit an komplexen KI-Projekten, die Analyse von Geschäftsanwendungen für generative KI und die Übersetzung in technische Lösungen ergänzen deine Tätigkeiten.
- Du nutzt deine Kommunikationsstärke, um eng mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, deren Probleme im Kontext von GenAI zu analysieren und die Ergebnisse verständlich zu präsentieren.
- Du arbeitest über verschiedene Technologie-Stacks hinweg, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, LangChain, Hugging Face, OpenAI APIs, LLM‑Frameworks und Cloud‑Infrastruktur.
- Du bist Mentor für Junior‑Kolleg:innen im Bereich KI und sorgst für Wissenstransfer innerhalb des Teams.
- Du profitierst von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Möglichkeiten, deine technische Entwicklung im Bereich Generative AI voranzutreiben und in der Community präsent zu sein.
- Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM‑Entwicklung, Cloud‑Architektur und Data Science.
- Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply‑Netzwerks zum Wissensaustausch.
- Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke.
- Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket.
- Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe.
- Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply‑Büro und Remote‑Arbeit.
- Abgeschlossenes Studium mit technischem Hintergrund, z. B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einen ähnlichen Studiengang.
- 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.
Unternehmensbeschreibung
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 Arbeitgeber: Machine Learning Reply
Kontaktperson:
Machine Learning Reply HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: GENAI ENGINEER
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der SchlĂĽssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen GenAI-Profis in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und potenzielle Arbeitgeber auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst, was du gelernt hast.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und bewirb dich direkt ĂĽber unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement. AuĂźerdem hast du die Chance, dich von anderen Bewerbern abzuheben, die vielleicht nur ĂĽber Jobportale gehen.
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends in der Generativen KI vertraut! Lies aktuelle Artikel, nimm an Webinaren teil und bringe frische Ideen in Gespräche ein. Das zeigt, dass du am Puls der Zeit bist und bereit, innovative Lösungen zu entwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: GENAI ENGINEER
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du der perfekte Fit für die Rolle als GenAI Engineer bist.
Mach es konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Technologien, mit denen du gearbeitet hast, und wie du sie eingesetzt hast, um Probleme zu lösen. Das zeigt uns, dass du weißt, wovon du sprichst!
Sprache ist wichtig!: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist. Verwende die Begriffe aus der Stellenbeschreibung, um zu zeigen, dass du die Anforderungen verstehst. Und vergiss nicht, auf Deutsch und Englisch gut kommunizieren zu können!
Bewirb dich direkt bei uns!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich ĂĽber unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt an die richtigen Leute gelangt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machine Learning Reply vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure, AWS und GCP. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation über ein oder zwei deiner bisherigen Projekte im Bereich Generative AI vor. Erkläre die Herausforderungen, die du gemeistert hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast. Das zeigt dein praktisches Wissen und deine Fähigkeit, komplexe Konzepte verständlich zu erklären.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle viel Kundenkontakt erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Du könntest auch Rollenspiele mit Freunden machen, um sicherzustellen, dass du in der Lage bist, auf verschiedene Fragen und Szenarien zu reagieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen für das Interview vor, die zeigen, dass du an der Unternehmenskultur und den Projekten interessiert bist. Frage nach den aktuellen Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist, oder nach den Möglichkeiten zur Weiterbildung und Entwicklung innerhalb des Unternehmens.