Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative KI-Lösungen für unsere Kunden.
- Unternehmen: Internationales, kollaboratives Team mit Fokus auf herausfordernde KI-Projekte.
- Vorteile: Niedrige Bürokratie, Mentoring, maßgeschneiderte Schulungen und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in KI-Engineering, Daten- und Cloud-Technologien.
- Warum dieser Job: Übernehme Verantwortung und mache einen echten Unterschied in der KI-Welt.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Software- oder Maschinenlernen, starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Wir suchen einen AI Engineering Consultant, der unseren Kunden hilft, produktionsreife KI-Lösungen zu entwerfen, zu bauen und bereitzustellen. Sie werden in den Bereichen Generative AI, LLM-Anwendungen, agentische Systeme und maschinelles Lernen arbeiten und geschäftliche Herausforderungen in skalierbare, zuverlässige Lösungen übersetzen.
Dies ist eine praktische Beratungsrolle, die technische Umsetzung, Lösungsarchitektur und Kundenengagement kombiniert, mit dem Fokus darauf, KI-Lösungen über den Proof of Concept hinaus in die Produktion zu bringen.
Wesentliche Verantwortlichkeiten:
- Identifizieren von KI-Anwendungsfällen und Übersetzen von Geschäftsanforderungen in praktische technische Lösungen.
- Entwerfen und Erstellen von GenAI-Anwendungen, einschließlich RAG-Systemen, KI-Agenten und LLM-gestützten Lösungen.
- Entwickeln von Evaluierungsrahmen, Überwachungs- und Schutzmaßnahmen, um zuverlässige und verantwortungsvolle KI sicherzustellen.
- Integrieren von KI-Lösungen in bestehende Datenplattformen, Anwendungen und Geschäftsprozesse.
- Zusammenarbeiten in den Bereichen Datenengineering, Cloud-Architektur, maschinelles Lernen und KI-Governance.
- Präsentieren technischer Empfehlungen und Projektergebnisse vor Kunden und leitenden Stakeholdern.
Was wir suchen:
- Über 3 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Machine Learning Engineering oder Data Science.
- Ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich; MSc oder PhD bevorzugt.
- Praktische Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von KI/ML-Lösungen in der Produktion.
- Starke Erfahrung mit LLM-Anwendungen, einschließlich RAG, KI-Agenten, Tool-Nutzung und Prompt Engineering.
- Ausgezeichnete Python- und Software-Engineering-Fähigkeiten, einschließlich APIs, Testing, CI/CD und Versionskontrolle, sowie fundierte SQL-Kenntnisse.
- Erfahrung mit Plattformen wie Databricks, Azure AI, AWS Bedrock oder Google Vertex AI.
- Vertrautheit mit Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex und Vektordatenbanken wie Qdrant, Chroma, FAISS oder pgvector.
- Verständnis von MLOps/LLMOps, KI-Evaluierung und verantwortungsvollen KI-Praktiken.
- Starke analytische, problemlösende und Kommunikationsfähigkeiten.
- Fließendes Englisch ist erforderlich; Deutsch ist sehr wünschenswert.
Was wir anbieten:
- Ein internationales, kollaboratives Team, das an herausfordernden KI-Projekten arbeitet.
- Eine bürokratiefreie Umgebung mit der Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und Einfluss zu nehmen.
- Laufende Entwicklung durch Mentoring, Wissensaustausch-Sitzungen und maßgeschneiderte Schulungen.
- Möglichkeiten, Ihr Fachwissen in den Bereichen KI-Engineering, Daten- und Cloud-Technologien zu erweitern.
- Regelmäßige Teamevents und soziale Aktivitäten.
AI Engineering Consultant Arbeitgeber: TechYard
Als Full Stack Engineer in unserem dynamischen Team haben Sie die Möglichkeit, von Anfang an an der Gestaltung unserer Technologie und Benutzererfahrung mitzuwirken. Wir bieten eine offene und kreative Arbeitskultur, in der Ihre Ideen geschätzt werden und Sie durch bedeutende Eigenverantwortung und Equity-Anteile am Unternehmenserfolg profitieren können. Bei uns erwartet Sie nicht nur ambitionierte Arbeit, sondern auch ein Team, das den Spaß an der Zusammenarbeit schätzt und gemeinsam an innovativen Lösungen arbeitet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineering Consultant erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei TechYard anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Engineering Consultant bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei TechYard vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineering Consultant mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei TechYard klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TechYard vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
