Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative AI-Lösungen und setze sie in die Praxis um.
- Unternehmen: Globales Familienunternehmen mit flachen Hierarchien und dynamischem Umfeld.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Arbeiten in interdisziplinären Teams mit großem Gestaltungsspielraum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an echten Business-Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in AI-Engineering.
Die führenden Positionen auf den Märkten der Welt unserer Geschäfte Merz Aesthetics, Merz Therapeutics und Merz Consumer Care sind das Ergebnis unseres Innovationsgeists – und des Engagements unserer Mitarbeiter. Ein hochattraktives Portfolio, eine starke Strategieausrichtung und Dynamik machen uns zu einem Unternehmen, das auf langfristiges Wachstum und Erfolg setzt. Sind auch Sie so flexibel und offen, unsere Erfolgsgeschichte weiterzuschreiben? Dann starten Sie in der Merz Gruppe.
Als Lead AI Engineer übernehmen Sie eine zentrale Rolle bei der Umsetzung unserer KI-Strategie in skalierbare, produktive Lösungen. Sie treiben proaktiv die Entwicklung und Implementierung moderner AI- und Machine-Learning-Systeme voran und überführen Business-Anforderungen in leistungsfähige technische Lösungen.
Ihre Aufgaben
- Entwicklung und Implementierung produktiver AI-Lösungen auf Basis moderner Large Language Models, generativer KI und cloudnativer Azure-Infrastruktur
- End-to-End-Verantwortung für AI-Use-Cases – von der Anforderungsanalyse über Modellierung und Deployment bis hin zum Betrieb
- Design und Aufbau skalierbarer Backend-Architekturen inklusive APIs, Testautomatisierung und Systemdesign
- Einsatz von AI-native Tools und agentischen Workflows, um Effizienz und Time-to-Market/Time-to-Value zu erhöhen
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Identifikation und Priorisierung von Use Cases mit hohem Business Impact
- Sicherstellung von Codequalität, Performance und Stabilität produktiver Systeme
- Technische Leitung von AI-Projekten
Ihr Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwesen oder vergleichbar
- Mehrjährige Erfahrung als AI Engineer, Machine Learning Engineer oder Data Scientist mit Fokus auf produktive Systeme
- Nachweisbare Erfahrung in der End-to-End-Umsetzung produktiver AI-Lösungen, von der Konzeption über Deployment bis in den Betrieb
- Starke Software-Engineering-Fähigkeiten, insbesondere in Backend-Entwicklung, API-Design, Testing und Systemarchitektur
- Fundierte Kenntnisse im Microsoft Azure AI Stack, insbesondere Azure AI Foundry, AI Search und Copilot Studio
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit cloudnativen AI-Diensten, Vector Databases und skalierbaren RAG-Architekturen auf Microsoft Azure
- Idealerweise Zertifizierungen im AI- und Cloud-Umfeld (z.B. Azure, Anthropic, IBM)
- Selbstverständlicher Einsatz moderner AI-Development-Tools im täglichen Engineering
- Fähigkeit, komplexe technische Lösungen verständlich und zielgerichtet umzusetzen
- Hohe Umsetzungsorientierung und Hands-on-Mentalität
- Sehr gute Englischkenntnisse (C1 Niveau) sowie Deutschkenntnisse mindestens auf B2 Niveau
Wir bieten Ihnen
- Gestaltungsspielraum beim Aufbau und der Weiterentwicklung von AI-Lösungen mit echtem Business Impact
- Arbeit an innovativen Technologien in einem dynamischen Umfeld
- Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams
- Attraktive Entwicklungsmöglichkeiten in einem zukunftsorientierten Bereich
- Globales Familienunternehmen mit flachen Hierarchien und kurzen Entscheidungsprozessen
- Zusammenarbeit mit multifunktionalen, internationalen Teams
- Flexibles Arbeitszeitmodell (mobiles Arbeiten an bis zu 3 Tagen pro Woche)
- Attraktiver Standort mit guter Verkehrsanbindung und modern ausgestatteten Arbeitsplätzen
- Attraktive Vergütung mit umfangreichen Sozialleistungen
Machen Sie den nächsten Schritt in Richtung Zukunft bei einem Top-Arbeitgeber im Herzen Frankfurts, der Ihnen von Anfang an große Entscheidungsfreiräume bietet. Eine attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten inklusive. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung - mit Angabe Ihrer Gehaltsvorstellung und Ihres frühestmöglichen Eintrittstermins.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead AI Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨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 Merz 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 Lead AI 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 Lead AI Engineer (m/w/d) bei Merz gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Merz 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 Merz entscheidend sein!
