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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein KI-System fĂĽr personalisierte E-Learning-Erfahrungen mit FastAPI.
- Arbeitgeber: Dynamisches Unternehmen mit Start-up-Charakter und flachen Hierarchien.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Homeoffice-Equipment und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Lernens und bringe echte Veränderungen voran.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse, Erfahrung mit RAG-Systemen und Teamarbeit.
- Andere Informationen: Offene Kommunikation und ein motiviertes, kooperatives Team warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Das machst du bei uns:
You’ll be the driving force behind a production-ready, fully asynchronous FastAPI-based RAG (Retrieval-Augmented Generation) system that powers personalized e-learning experiences. This role is perfect for someone who loves to design AI architecture and get their hands dirty building and deploying it — taking things from idea to “running on the big machine.” You’ll own the full lifecycle: from architecture and implementation to deployment, monitoring, and continuous improvement. Expect to work closely with product and engineering teams where research meets production — building things that actually ship, scale, and make a difference.
What you’ll do
- Develop and maintain a fully asynchronous FastAPI backend for AI services
- Build and scale a RAG pipeline using Qdrant (vector search) and PostgreSQL (metadata)
- Design modular, scalable NLP and LLM architectures — from embedding pipelines to agent orchestration
- Create APIs that connect frontends with AI systems and make data flow seamlessly
- Deploy and monitor using Docker, Kubernetes, Prometheus, and Grafana
- Collaborate across teams to translate ideas into reliable, high-performing systems
Das bringst du mit:
You bring both architectural understanding and hands‑on coding energy. You’re reliable, detail‑oriented, and curious — someone who enjoys making complex systems work smoothly in the real world.
What you bring
- Strong Python skills, especially with FastAPI and async development
- Solid understanding of RAG systems, vector databases (like Qdrant), and NLP pipelines
- Experience with PostgreSQL, Docker, and basic deployment workflows
- Familiarity with AWS S3 operations and ETL/text data processing
- Ownership mindset — you care about reliability, performance, and clean delivery
- Clear communication and a collaborative, team spirit attitude
- You communicate fluently in English and also feel confident in German
Bonus Skills
Nice-to-have, but not deal-breakers — if you’re eager to learn, we’ll support you:
- Knowledge graphs (e.g. Neo4j) and graph databases
- Monitoring and observability with Prometheus and Grafana
- Kubernetes-based deployments and GitLab CI/CD workflows
- Understanding of multi‑agent orchestration or reranking strategies
You live in or around Hamburg and enjoy working regularly in the office
You live in or around Hamburg and enjoy working regularly in the office.
Das bieten wir dir:
- You work in a young and diversified company with start-up character
- We have flat hierarchies and open communication
- You can expect a friendly, motivated and very cooperative team
- At home, in the office or even from somewhere else? We offer you flexible working with 100% confidence!
- In addition, there is a complete state of the art home office equipment
- Let’s go shopping! Our corporate benefits platform offers attractive products and services at special rates
- To develop your full potential, we offer you individual training opportunities and exclusive access to all learning content from PINKTUM and the entire Pawlik Group!
Startdatum
ab sofort
#J-18808-Ljbffr
AI/ ML Engineer Arbeitgeber: Pink University GmbH
Kontaktperson:
Pink University GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI/ ML Engineer
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder bei uns im Unternehmen sind. Oft gibt es ungeschriebene Stellen oder Empfehlungen, die dir den Einstieg erleichtern können.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Lösung kennt, sondern auch den Prozess dahinter versteht.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für AI und ML! Teile Projekte oder Ideen, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du komplexe Systeme angehst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist und bereit, Verantwortung zu übernehmen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird. Und vergiss nicht, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen – wir legen großen Wert auf Teamarbeit und klare Kommunikation.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI/ ML 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 für die Rolle als AI/ML Engineer brennst.
Mach es konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Technologien, mit denen du gearbeitet hast, und wie sie dir geholfen haben, Probleme zu lösen oder Systeme zu verbessern.
Zeig deine Leidenschaft!: Erzähle uns von deinen Interessen im Bereich KI und ML. Was begeistert dich an der Technologie? Hast du eigene Projekte oder Ideen, die du umsetzen möchtest? Das zeigt uns, dass du nicht nur einen Job suchst, sondern wirklich etwas bewegen willst.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zeitnah prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pink University GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie FastAPI, RAG-Systeme und PostgreSQL. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie sie in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, Docker oder Kubernetes demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige Teamgeist
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams erfordert, betone deine Erfahrungen in der Teamarbeit. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Systeme zu entwickeln.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen, die das Team bewältigt, oder den Möglichkeiten zur Weiterbildung.
