Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere AI- und GenAI-Lösungen für verschiedene Branchen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Cloud-Daten und KI mit Expertenkultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit spannenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit innovativen AI-Projekten und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in AI oder Datenengineering, idealerweise mit Cloud-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Analyse, Design, Entwicklung und Optimierung von KI- und GenAI-Lösungen in Cloud- und On-Premises-Umgebungen für Kunden aus verschiedenen Branchen.
Integration von GenAI-Komponenten (z. B. LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken) in bestehende Architekturen sowie Migration von KI-Workloads zu Cloud- oder Hybridplattformen.
Aufbau und Weiterentwicklung von KI/GenAI-Plattformen (z. B. für Modellhosting, Prompt-Pipelines, retrieval-augmented generation (RAG), MLOps/LLMOps).
Implementierung von KI-basierten Anwendungsfällen unter Verwendung moderner Cloud-Dienste, Machine-Learning-Frameworks und GenAI-APIs.
Erstellung von Prototypen, Machbarkeitsstudien und Präsentationen zur Evaluierung neuer Technologien und Architekturen.
Design und Dokumentation von KI-Governance- und Sicherheitsanforderungen, wie Responsible AI, Zugangskonzepte und Modellüberwachung.
Mittelfristige Übernahme von (teilweisen) Projektmanagementverantwortlichkeiten sowie Planung und Durchführung von Workshops, Schulungen und Kundenpräsentationen zu KI/GenAI.
Was erwarten wir von Ihnen?
- Hochschulabschluss in einem MINT-Fach oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in KI-, GenAI- oder Dateningenieureumgebungen, idealerweise mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS, GCP, Snowflake oder Databricks.
- Starkes Wissen über Machine-Learning-Pipelines, Modellbereitstellung oder LLM-Integration (z. B. OpenAI/Azure OpenAI Services, Hugging Face, Vertex AI, Bedrock).
- Idealerweise Erfahrung mit CI/CD-Prinzipien, MLOps/LLMOps und Infrastruktur als Code (z. B. Terraform).
- Erfahrung in der Datenbereitstellung, -verarbeitung und -verknüpfung von Datenquellen (z. B. für RAG-Szenarien) sowie in der Visualisierung von Ergebnissen.
- Hohe Lernbereitschaft und Begeisterung für neue KI/GenAI-Technologien, -frameworks und Best Practices.
- Starkes analytisches und logisches Denken, selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise sowie starke Teamfähigkeiten.
- Deutsch: C1.
Schließen Sie sich den besten Experten in Cloud Data & AI an. Wir warten auf Sie!
AI Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Synvert
Als Arbeitgeber bietet synvert, ein Unternehmen der GlobalLogic, eine hervorragende Arbeitsumgebung für Junior Data / Cloud Engineers. Mit einem strukturierten Onboarding-Prozess, persönlichem Mentoring und der Möglichkeit, an innovativen Projekten mit modernen Technologien zu arbeiten, fördern wir die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. Unsere flachen Hierarchien und flexiblen Arbeitszeiten schaffen eine unterstützende und dynamische Kultur, die es dir ermöglicht, in einem engagierten Team zu wachsen und deine Fähigkeiten im Bereich Cloud und Data Engineering auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer (m/f/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 Synvert 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 AI Engineer (m/f/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 AI Engineer (m/f/d) bei Synvert gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Synvert 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 Synvert entscheidend sein!
