AI Engineer (m/w/d)

AI Engineer (m/w/d)

Frankfurt am Main Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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statworx GmbH

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative AI-Systeme und arbeite an spannenden Projekten mit namhaften Kunden.
  • Arbeitgeber: Statworx, ein führendes Unternehmen für Daten und KI in Frankfurt.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Office, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein tolles Teamgefühl.
  • Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und flachen Hierarchien.
  • Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und setze deine Ideen in der KI-Welt um.
  • Gewünschte Qualifikationen: Mindestens zwei Jahre Erfahrung in Machine Learning und Deep Learning.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.

Über uns

statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation – seit mehr als 10 Jahren, in über 1000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien.

Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen.

Deine Aufgaben

  • Fokus: Entwicklung & produktive Implementierung von Agentic-AI- und LLM-basierten Systemen
  • Du konzipierst Generative-AI- und NLP-Systeme, die Kundenprobleme und Use Cases hinsichtlich Performance, Latenz, Kosten, Erweiterbarkeit und Komplexität optimal adressieren.
  • Du stehst regelmäßig im engen Austausch mit verschiedenen Stakeholdern und Vertretern unserer Kunden.
  • Du agierst je nach Projektkontext als Entwickler, Subject Matter Expert oder Technical Lead und arbeitest an unterschiedlichen Use Cases, beispielsweise Wissensmanagement mit Retrieval-augmented Chatbots, der Implementierung von Agentensystemen oder dem Fine-Tuning von Sprachmodellen zur Effizienzsteigerung von NLP-Pipelines oder domänenspezifischer Sprache.
  • Du implementierst robuste, erweiterbare und performante ML-Pipelines nach aktuellen MLOps- oder LLM-Ops-Best-Practices auf unterschiedlichen Infrastrukturen wie Azure, AWS oder GCP.
  • Du unterstützt die Entwicklung von Produkten und unseres Leistungsportfolios und bringst dich bei der Erstellung fachlicher Marketinginhalte ein.
  • Du nimmst dir gezielt Zeit, aktuelle Entwicklungen im Bereich NLP und KI zu verfolgen, beispielsweise neue Methoden, Tools, Frameworks oder Forschungsergebnisse, um stets moderne und leistungsfähige Lösungen für unsere Kunden anbieten zu können.

Dein Profil

  • Du verfügst über fundierte Kenntnisse und mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning und Deep Learning, insbesondere im Kontext von Transformers, Large Language Models und Generativer KI.
  • Du bringst Erfahrung im Einsatz gängiger Tools und Methoden für NLP-Use-Cases mit, beispielsweise LLM-APIs wie OpenAI Responses API, Bedrock oder Azure AI Foundry, Frameworks wie Instructor, LangChain oder LangGraph, Hugging Face Transformers und Tokenizers, Vektordatenbanken, Model Deployment, Inferenzserver, MCP/A2A sowie die Erstellung von Datensätzen.
  • Du hast Erfahrung im produktiven Einsatz von Agent-Frameworks wie LangGraph, SmolAgents, OpenAI Agent SDK, CrewAI oder PydanticAI und kennst typische LLM-basierte Workflows wie Conversational AI, RAG, Information Extraction, Tool Calling und LLM-basierte Evaluation.
  • Du verfügst über Kenntnisse und idealerweise praktische Erfahrung mit modernen Ansätzen wie Agentic RAG, GraphRAG, Multi-Agent-Workflows, Text-to-SQL und Code Retrieval.
  • Du bist in der Lage, sauberen, performanten und erweiterbaren Code zu schreiben und Systeme zuverlässig in den Produktivbetrieb zu überführen.
  • Du hast erste Erfahrung mit Cloud-Deployments und MLOps gesammelt, beispielsweise auf Azure, GCP oder AWS.
  • Du kommunizierst souverän, verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse mindestens auf C1-Niveau und kannst komplexe Inhalte zielgruppengerecht für Business- und Tech-Stakeholder aufbereiten.
  • Du arbeitest zuverlässig, gründlich und strukturiert.
  • Du hast Freude an gelegentlichen Dienstreisen zu Kunden vor Ort in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Das bieten wir Dir

  • Data & AI im Kern: Dich erwarten vielfältige und anspruchsvolle Projekte mit namhaften Kund:innen aus unterschiedlichen Branchen – von datengetriebenen Lösungen bis hin zu innovativen KI-Anwendungen.
  • Fachliche Vielfalt & Entwicklung: Du arbeitest an komplexen, abwechslungsreichen Fragestellungen und baust dabei kontinuierlich deine Expertise in deinem Fachgebiet sowie im Umfeld von Data & AI aus.
  • Professionelle Weiterentwicklung: Wir fördern deine methodische, fachliche und persönliche Entwicklung – durch regelmäßiges Feedback, individuelle Förderung, Weiterbildungsangebote und unser Mentoring-Programm.
  • Kultur & Zusammenarbeit: Dich erwartet ein offenes, diverses und wertschätzendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einem starken Teamgefühl.
  • Moderne Arbeitsweise: Wir leben eine iterative, moderne Arbeitskultur mit klarer Kommunikation, Eigenverantwortung und Raum für neue Ideen und Gestaltungsmöglichkeiten.
  • Transparente Vergütung: Wir bieten faire, strukturierte und nachvollziehbare Gehaltsstufen, die regelmäßig an Markt- und Leistungsentwicklungen angepasst werden.
  • Flexibles Arbeiten: Unser modernes Office in Frankfurt ist dein zentraler Arbeitsort – gleichzeitig hast du die Möglichkeit, regelmäßig remote zu arbeiten und bis zu vier Wochen pro Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten.
  • Mobilität & Gesundheit: Profitiere von einem ermäßigten Deutschlandticket und vergünstigtem Zugang zu Sport- und Wellnessangeboten über Wellpass.
  • Ausstattung & Extras: Hochwertiges IT-Equipment (z. B. MacBook Pro), regelmäßige Team-Events sowie zusätzliche Leistungen wie Kinderbetreuungszuschüsse und attraktive Mitarbeiterrabatte runden dein Gesamtpaket ab.

EEO Statement

Wir schätzen die Einzigartigkeit jedes Menschen und begegnen einander stets auf Augenhöhe. Unterschiedliche Hintergründe, Einstellungen und Ideen bereichern uns und bilden die Grundlage unseres Erfolgs. Daher freuen wir uns über jede Bewerbung – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

AI Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: statworx GmbH

Statworx ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als AI Engineer in Frankfurt am Main die Möglichkeit bietet, an spannenden und innovativen Projekten im Bereich Daten und KI zu arbeiten. Mit einem offenen und wertschätzenden Arbeitsumfeld, flachen Hierarchien und einem starken Teamgefühl fördert das Unternehmen deine fachliche und persönliche Entwicklung durch regelmäßiges Feedback und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitsmodellen, einer transparenten Vergütung und attraktiven Zusatzleistungen, die dein Arbeitsleben bereichern.
statworx GmbH

Kontaktperson:

statworx GmbH HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: AI Engineer (m/w/d)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden!

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv und zeige Interesse! Frag nach, ob es Möglichkeiten für Praktika oder Projekte gibt, auch wenn keine Stellen ausgeschrieben sind. Wir unterstützen dich gerne bei deiner Suche!

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI Engineer (m/w/d)

Machine Learning
Deep Learning
Generative AI
Natural Language Processing (NLP)
Transformers
LLM-APIs
Model Deployment
MLOps
Cloud-Deployments (Azure, AWS, GCP)
Agent-Frameworks
Data Engineering
Data Science
Kommunikationsfähigkeiten
Analytische Fähigkeiten
Teamarbeit

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 sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!

Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!

Zeig deine Leidenschaft für KI!: Erzähle uns von deinen Erfahrungen und Projekten im Bereich KI und Machine Learning. Wir suchen nach Leuten, die wirklich für das Thema brennen und innovative Ideen mitbringen!

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei statworx GmbH vorbereitest

Verstehe die Technologien

Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich KI und NLP vertraut. Informiere dich über Tools und Frameworks, die in der Branche verwendet werden, wie OpenAI APIs oder Hugging Face Transformers. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese im Detail zu erläutern, insbesondere wie du Machine Learning-Modelle implementiert und optimiert hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du regelmäßig mit verschiedenen Stakeholdern kommunizieren wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch. Das wird dir helfen, einen positiven Eindruck zu hinterlassen.

Zeige deine Leidenschaft für KI

Unternehmen suchen nach Kandidaten, die wirklich für das, was sie tun, brennen. Teile deine Begeisterung für KI und Daten, und sprich darüber, wie du dich kontinuierlich weiterbildest. Das zeigt, dass du proaktiv bist und bereit, dich in einem sich schnell verändernden Umfeld weiterzuentwickeln.

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