Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Systeme und LLM-Anwendungen für Unternehmen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf KI und Datenwissenschaft.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in AI/ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
We’re committed to bringing passion and customer focus to the business.
Key Responsibilities
- Architect and implement RAG pipelines, agentic AI systems, and LLM-driven applications for enterprise use cases.
- Design and integrate prompt engineering, context management, and knowledge-grounding frameworks to optimize LLM performance.
- Collaborate with data, ML, and software engineering teams to build production-grade Gen AI microservices and APIs.
- Evaluate and integrate open-source and proprietary LLMs (e. g., Open AI, Anthropic, Mistral, Llama, Gemini).
- Design data pipelines for unstructured/structured content ingestion, indexing, and vector retrieval using Milvus, Postgre SQL (pgvector), or similar technologies.
- Define and enforce architecture standards, governance, and best practices for scalable Gen AI platforms.
- Conduct Po Cs, benchmark model performance, and lead solution transitions from prototype to production.
- Contribute to AI strategy, model lifecycle management, and cost optimization initiatives.
- Required Skills and Qualifications
- Bachelor’s/Master’s degree in Computer Science, AI, Data Engineering, or related field.
- 5–8 years of total experience, with at least 3+ years in AI/ML or NLP systems design.
- Proven experience implementing LLM-based solutions, RAG architectures, and prompt orchestration frameworks.
- Strong Python programming skills and familiarity with frameworks like Lang Chain, Lang Graph, Llama Index, or Transformers.
- Hands-on knowledge of vector databases (Milvus, Pinecone, Weaviate, Chroma) and knowledge graph systems (Neo4j, RDF).
- Experience deploying and managing AI workloads on cloud platforms (GCP, Azure, AWS).
- Understanding of MLOps/Gen AIOps, model evaluation, and observability practices.
- Strong problem-solving, communication, and stakeholder management capabilities.
- Preferred Skills
- Experience with multimodal LLMs, agentic reasoning, and tool-using AI agents.
- Exposure to pharma/life sciences or regulated enterprise domains.
- Contribution to open-source AI frameworks or internal AI accelerators.
- #J-18808-Ljbffr
Sr. Data Scientist, AI Engineering Arbeitgeber: Trinity Life Sciences
Als Arbeitgeber legen wir großen Wert auf Leidenschaft und Kundenorientierung. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir unseren Mitarbeitern umfangreiche Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten bieten. In einer dynamischen Umgebung, die sich auf die neuesten Technologien im Bereich KI konzentriert, profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Branche haben.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Sr. Data Scientist, AI Engineering mit Bravour zu bestehen
Architektur und Implementierung von RAG-Pipelines
Agentic AI-Systeme
LLM-gesteuerte Anwendungen
Prompt Engineering
Kontextmanagement
Wissensverankerungsrahmen
Zusammenarbeit mit Daten-, ML- und Softwareentwicklungsteams
