Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Lösungen, die echten Geschäftswert liefern.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit dynamischer Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Schnelles, agiles Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Implementierung von KI/ML-Systemen und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was Sie tun.
- AI-Implementierung & Deployment (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 Monitoring 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-Stratege und den Stakeholdern des Kunden zusammenarbeiten, um Prozesse mit KI-Funktionen neu zu gestalten.
- Die Durchführbarkeit von KI bewerten, um zu evaluieren, 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 festzulegen, 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 KI-Bereitschaft des Kunden bewerten, um die Datenqualität, technische Infrastruktur und organisatorische Fähigkeit zur Unterstützung von KI-Initiativen zu evaluieren.
Was Sie mitbringen.
- Starke Erfahrung in der Implementierung von KI/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, Monitoring, 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-Stratege und der Auswahl des richtigen KI-Ansatzes für das Geschäftsproblem.
- Geschwindigkeitsorientierte und autonome Ausführung, Lernagilität in einer sich schnell entwickelnden KI-Landschaft, Reisebereitschaft, unternehmerische Denkweise und ethisches Bewusstsein für KI (Sicherheit, Vorurteile, Datenschutz).
Wesentliche Anforderungen
- Universitätsabschluss in Informatik, KI/ML, Datenwissenschaft oder einem verwandten technischen Bereich (oder gleichwertige praktische Erfahrung).
- Portfolio von produktiven KI/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.
- Recht zum Arbeiten in der Region des Beschäftigungsorts (UK und EU).
Forward Deployed AI Engineer (all genders) Arbeitgeber: UDG
Als Forward Deployed AI Engineer (m/w/d) bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen fokussiert ist. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir Ihnen durch kontinuierliche Weiterbildung und spannende Projekte die Chance geben, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, direkt mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, um echte Veränderungen zu bewirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Forward Deployed AI Engineer (all genders) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten in der Branche, besuche Meetups oder Webinare. Oft erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Kontakte.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Fähigkeiten in Python und AI/ML auffrischst. Mach ein paar Coding-Challenges und sei bereit, deine Projekte zu präsentieren!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für AI! Teile deine Gedanken über aktuelle Trends in sozialen Medien oder schreibe einen Blogbeitrag. Das zeigt potenziellen Arbeitgebern, dass du wirklich interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Bewerbung an die spezifischen Anforderungen der Stelle anzupassen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Forward Deployed AI Engineer (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Persönlichkeit durchscheinen zu lassen. Wir lieben es, wenn Bewerbungen nicht nur trocken sind, sondern auch ein bisschen von deinem Charakter zeigen.
Betone deine Erfahrungen mit AI/ML:Da wir nach jemandem suchen, der Erfahrung in der Implementierung von AI-Systemen hat, solltest du deine relevanten Projekte und Erfolge klar hervorheben. Erzähl uns von den Tools und Frameworks, die du verwendet hast, und wie sie zum Erfolg deiner Projekte beigetragen haben.
Sei konkret bei deinen Erfolgen:Vermeide allgemeine Aussagen und sei spezifisch! Nenne konkrete Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast, und welche messbaren Ergebnisse du erzielt hast. Das hilft uns, deinen Einfluss und deine Fähigkeiten besser zu verstehen.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei UDG vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Forward Deployed AI Engineer vertraut. Informiere dich über die Technologien, die das Unternehmen verwendet, wie LangChain oder OpenAI, und über deren aktuelle Projekte. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere im Bereich AI/ML. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Implementierung von KI-Lösungen zu sprechen, und bringe Beispiele für Herausforderungen und Erfolge mit. Das zeigt deine praktische Erfahrung und dein Problemlösungsvermögen.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten in Python, Datenengineering und API-Integration zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, ein kurzes technisches Problem zu lösen oder eine Idee zu skizzieren. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du selbstbewusst und kompetent auftrittst.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens. Stelle Fragen zur Zusammenarbeit mit Deployment Strategists oder zur Herangehensweise an Change Management. Das zeigt, dass du nicht nur an der Technik interessiert bist, sondern auch an der Integration in das Team und die Organisation.
