Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen für Daten und KI mit einem kreativen und unterstützenden Team.
- Vorteile: Faires Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und mache einen echten Unterschied in der KI-Welt.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Machine Learning und Deep Learning, sowie Teamführungskompetenzen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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: Konzeption & Implementierung komplexer Generative-AI-, NLP- und Agentic-AI-Lösungen in skalierbaren Architekturen.
- Im Rahmen von Kundenprojekten entwickelst du Generative-AI- und NLP-Systeme, die Kundenherausforderungen hinsichtlich Performance, Latenz, Kosten, Skalierbarkeit und Komplexität effektiv adressieren.
- Du arbeitest regelmäßig mit internen Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung und Zusammenarbeit sicher.
- Du agierst je nach Kontext als Entwickler, Experte oder Technical Lead und arbeitest an vielfältigen Use Cases wie Wissensmanagement mit Retrieval-augmented Chatbots, der Implementierung von Agentensystemen oder dem Fine-Tuning von Sprachmodellen zur Effizienzsteigerung von NLP-Pipelines oder domänenspezifischer Sprache.
- Als Technical Lead leitest du weniger erfahrene Teammitglieder fachlich an, unterstützt ihre Arbeit aktiv und gibst konstruktives Feedback sowie Mentoring.
- Du bringst deine Expertise projektübergreifend ein und unterstützt bei der Lösung komplexer technischer Fragestellungen.
- Du planst und implementierst robuste, skalierbare und performante ML-Pipelines nach aktuellen MLOps- und LLM-Ops-Best-Practices auf unterschiedlichen Infrastrukturen wie Azure, AWS oder GCP.
- Du unterstützt die Weiterentwicklung interner Produkte, wirkst am Ausbau unseres Serviceportfolios mit und bringst dich bei der Erstellung technischer Marketing- und Thought-Leadership-Inhalte ein.
- Du präsentierst technische Lösungsvorschläge und übernimmst die fachliche Kommunikation mit Kunden im Rahmen von Angebots- und Akquiseprozessen.
- 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 fünf 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 hast erste Erfahrung als Technical Lead gesammelt.
- 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 bringst Kenntnisse in PEFT-Verfahren wie QLoRA, Instruction Fine-Tuning, Inference-Time-Optimierung, Post-Training und Embeddings mit sowie ein solides Grundlagenwissen in Frameworks wie PyTorch.
- Du bist in der Lage, sauberen, performanten und erweiterbaren Code zu schreiben und KI-Systeme erfolgreich in den Produktivbetrieb zu überführen.
- Du hast Erfahrung mit Cloud-basierten Deployments und MLOps-Workflows auf Plattformen wie Azure, GCP oder AWS.
- Du übernimmst technische Führung, unterstützt weniger erfahrene Teammitglieder und bringst dich aktiv im Mentoring ein.
- Du kommunizierst souverän, verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse mindestens auf B2-Niveau sowie exzellente Englischkenntnisse auf C1-Niveau oder höher und kannst komplexe Inhalte zielgruppengerecht für technische und fachliche Stakeholder aufbereiten.
- Du zeichnest dich durch Zuverlässigkeit, Gründlichkeit und eine strukturierte Arbeitsweise aus.
- Du hast Freude an gelegentlichen Dienstreisen zu Kunden vor Ort in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Das bieten wir Dir
- Data Science- und KI-Beratung als Kerngeschäft mit spannenden Projekten und state-of-the-art NLP Use Cases bei namhaften Kunden.
- Fachlich komplexe Fragestellungen, vielseitige Projekte und somit eine steile Lernkurve und weiterer Ausbau deiner Data Science, Machine Learning und KI-Expertise.
- Umfassende methodische und persönliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten.
- Flache, teambasierte Hierarchien und ein freundschaftliches Arbeitsklima.
- Ein offenes, integratives, chancengleiches und diverses Arbeitsumfeld.
- Kurze Entscheidungswege und -prozesse, gepaart mit einer agilen Arbeitsweise und regelmäßigen unterjährigen Feedbackrunden sowie einem Mentoring-Programm.
- Faires Gehalt: es erwarten dich transparente Gehaltsstufen, welche wir regelmäßig an Marktentwicklungen anpassen.
- Ein modernes, hochwertig eingerichtetes Office, das zum Austauschen und Verweilen einlädt, sowie die Möglichkeit flexibel auch von anderen Orten zu arbeiten, darunter auch bis zu 4 Wochen aus dem EU-Ausland.
- Ermäßigtes Jobticket Deutschland sowie kostengünstig Zugang zu einer Vielzahl von Sport- und Wellnessangeboten (Wellpass).
- Und viele weitere Benefits, wie z.B. Apple IT-Equipment (MacBook Pro), regelmäßige Team-Events, Employee Discounts, Kinderbetreuungsunterstützung, kostenfreie Getränke, Obst und Snacks.
Deine Bewerbung
Bewirb Dich einfach über das Bewerbungsformular und hänge Deinen aktuellen Lebenslauf samt Darstellung deiner Methodenkenntnisse an. Wir werden uns anschließend umgehend bei Dir melden. Bei Fragen rund um Deine Bewerbung erreichst Du uns unter jobs@statworx.com.
Was für uns besonders wichtig ist: 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.
Senior AI Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: statworx
Als Senior Data & AI Education Consultant bei statworx in Frankfurt am Main profitieren Sie von einer dynamischen und unterstützenden Arbeitsumgebung, die Innovation und Kreativität fördert. Unser Unternehmen legt großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bietet zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie ein flexibles Arbeitszeitmodell. Zudem genießen Sie die Vorzüge einer zentralen Lage in Frankfurt, die eine hervorragende Anbindung und ein lebendiges Umfeld für Networking und Austausch bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Engineer (m/w/d) erhalten könntest
✨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 statworx 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 Senior 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 Senior AI Engineer (m/w/d) bei statworx gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei statworx 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 statworx entscheidend sein!