Forward Deployed AI Engineer (all genders)

Wir suchen einen praktischen AI Engineer, der leidenschaftlich daran interessiert ist, KI in echte Geschäftsauswirkungen umzuwandeln. In dieser Rolle werden Sie produktionsbereite KI-Systeme entwickeln und bereitstellen, sich in sich schnell ändernden Umgebungen wohlfühlen und sich auf Lösungen konzentrieren, die messbaren Wert liefern. Sie verstehen, dass erfolgreiche KI ebenso viel über Organisationen und Erwartungen geht wie über Technologie. Interessiert daran, die Zukunft der KI mit uns zu gestalten? Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören - bewerben Sie sich jetzt!

Über MSQ DX

MSQ DX ist das weltweit erste Unternehmen für digitale Auswirkungen, das durch die Integration von drei führenden digitalen Agenturen (26 DX, MMT Digital und UDG) gegründet wurde. Mit über 500 Experten in Großbritannien, Deutschland, Spanien und den USA arbeiten wir mit komplexen Organisationen wie Porsche, Bosch, Vodafone, BCG, Vaillant und Caesars Entertainment zusammen, um digitale Erfahrungen in messbare Geschäftsauswirkungen zu übersetzen.

Was Sie tun.

• AI-Implementierung & -Bereitstellung (ca. 75%)
  • Sie entwerfen, bauen und implementieren produktionsbereite KI-Lösungen, die messbare Geschäftsauswirkungen liefern - von intelligenter Automatisierung und KI-Agenten bis hin zu prädiktiven Analysen und generativen KI-Anwendungen.
  • Sie bewegen sich schnell, bringen Ideen vom Prototyp zur Produktion, indem Sie moderne Frameworks (z.B. LangChain, AutoGen) und Basis-Modelle (OpenAI, Anthropic, Open-Source-LLMs) verwenden.
  • Sie integrieren KI in bestehende Geschäftssysteme über APIs und Datenpipelines, gewährleisten einen sicheren und zuverlässigen Betrieb durch Governance und Überwachung und optimieren Leistung und Kosten für die kommerzielle Rentabilität.
  • Sie arbeiten eingebettet in Kundenorganisationen, um reale Prozesse zu verstehen, die Akzeptanz voranzutreiben und KI-gesteuerte Veränderungen zu ermöglichen.
• Transformation von Geschäftsprozessen (15%)
  • Aktuelle Geschäftsprozesse abbilden, um zu verstehen, wie die Arbeit heute erledigt wird, Engpässe zu identifizieren und Automatisierungsmöglichkeiten zu erkennen.
  • KI-fähige zukünftige Zustände entwerfen, indem Sie mit Ihrem Deployment-Strategen und den Stakeholdern des Kunden zusammenarbeiten, um Prozesse mit KI-Funktionen neu zu gestalten.
  • Die Machbarkeit von KI bewerten, um zu beurteilen, welche Probleme gut für KI geeignet sind, welche Ansätze zu verwenden sind und welche Rendite zu erwarten ist.
  • Erfolgsmessgrößen definieren, indem Sie mit Ihrem Strategenpartner zusammenarbeiten, um messbare Ergebnisse zu ermitteln, die den Geschäftswert demonstrieren.
  • Bei der Priorisierung von Anwendungsfällen zusammenarbeiten, um zu helfen, welche KI-Möglichkeiten den höchsten Einfluss im Verhältnis zur Implementierungskomplexität liefern.
• Technischer Pre-Sales & Demonstration (10%)
  • Schnelle KI-Prototypen erstellen, die funktionierende Demonstrationen von KI-Funktionen in spezifischen Kontexten innerhalb weniger Tage zeigen.
  • Die Möglichkeiten von KI demonstrieren, indem Sie potenziellen Kunden zeigen, was KI für ihre spezifischen geschäftlichen Herausforderungen tun kann, mit konkreten Beispielen.
  • Technische Glaubwürdigkeit aufbauen, um Vertrauen bei technischen und geschäftlichen Führungskräften des Kunden durch nachgewiesene KI-Expertise zu schaffen.
  • Die Bereitschaft des Kunden für KI bewerten, um die Datenqualität, technische Infrastruktur und organisatorische Fähigkeit zur Unterstützung von KI-Initiativen zu beurteilen.

Was Sie mitbringen.

• Starke Erfahrung in der Implementierung von AI/ML (2+ Jahre) beim Aufbau und der Bereitstellung von produktiven KI-Systemen, mit praktischer Expertise in LLMs und generativer KI (GPT-4, Claude, Llama), einschließlich Prompt Engineering, RAG, Feinabstimmung und Entwicklung von KI-Agenten (LangChain, AutoGen, CrewAI oder ähnlich).
• Starke Python-Kenntnisse, solide Fähigkeiten im Bereich Datenengineering (Pipelines, Vektordatenbanken, ETL), API- und Integrationskenntnisse sowie praktische ML-Grundlagen (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
• Nachweisliche Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Systemen in der Produktion, mit Kenntnissen in Cloud-Infrastrukturen (AWS, Azure, GCP inkl. GPU/serverless), Full-Stack-Entwicklung rund um KI-Anwendungen, DevOps/MLOps-Praktiken (CI/CD, Überwachung, Modellversionierung) und Leistungsoptimierung in Bezug auf Kosten, Latenz und Skalierbarkeit.
• Starker Fokus auf Geschäftsergebnisse, schnelle Iterationsmentalität, pragmatische Problemlösung und klare Kommunikation mit nicht-technischen Stakeholdern.
• Komfortabel mit Change Management, enger Zusammenarbeit mit einem Deployment-Strategen und der Auswahl des richtigen KI-Ansatzes für das Geschäftsproblem.
• Geschwindigkeitsorientierte und autonome Ausführung, Lernagilität in einer sich schnell entwickelnden KI-Landschaft, Reisebereitschaft, unternehmerisches Denken und ethisches Bewusstsein für KI (Sicherheit, Vorurteile, Datenschutz).

Wesentliche Anforderungen

• Universitätsabschluss in Informatik, AI/ML, Data Science oder einem verwandten technischen Bereich (oder gleichwertige praktische Erfahrung).
• Portfolio von produktiven AI/ML-Systemen, die Sie gebaut und bereitgestellt haben.
• Fließendes Englisch (schriftlich und mündlich) - zusätzliche Sprachen (Deutsch, Spanisch) sind wertvoll für die DACH- und Spanien-Regionen.
• Rechtlicher Anspruch auf Arbeit in der Region des Beschäftigungsorts (UK und EU).