Für Kundenprojekte und für eigene Produkte entwickeln Sie Machine-Learning-Modelle, generative Anwendungen, agentenbasierte Strukturen und datengetriebene Automatisierung.
Sie analysieren Datenstrukturen, bewerten Modellarchitekturen und strukturieren das Training.
Sie führen Anwendungen in den produktiven Betrieb und entwickeln wiederverwendbare Komponenten: verteilte Datenzugriffe, MCP-Integration, Cloud, API-Entwurf, DevOps und MLOps.
Was wir erwarten
Diese Stelle ist Engineering, nicht Projektkoordination.
Modelle und Verfahren
Tiefe in Machine Learning, generativen Modellen und datenbasierten Systemen.
Statistik und Validierung
Sichere Grundlagen, Modellvalidierung und Evaluationslogiken.
Werkzeuge
Souveräner Umgang mit modernen Entwicklungsumgebungen und KI-Plattformen.
Architekturgespräch
Sie diskutieren technisch auf Architekturniveau mit. Gefragt ist Engineering-Tiefe; mittlere Erfahrung genügt.
Sie nutzen Sprachmodelle in der eigenen Entwicklungsarbeit und beurteilen aktuelle Entwicklungen technisch fundiert.
Das gehört bei uns zur operativen Exzellenz. Das Werkzeug nimmt Arbeit ab, die Verantwortung bleibt bei der Person, die unterschreibt.
Wir bewerten Technologie strukturiert und begründet.
Welche konkreten Aufgaben in einem Unternehmen würden Sie trotz technischer Möglichkeit bewusst nicht durch Künstliche Intelligenz erledigen lassen, und warum?
Uns interessiert Ihre Argumentation im Hinblick auf Verantwortung, Entscheidungsqualität und die strategischen Folgen des KI-Einsatzes.
Fragen vor der Bewerbung sind willkommen
Catherine Ladwein, Head of Recruiting. Eine kurze Mail genügt.
#J-18808-Ljbffr
