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In dieser Rolle arbeiten Sie in dem AI Services and Delivery-Team daran, KI-Lösungen konzipiert, entwickelt und in produktionsreife Infrastrukturen überführt. Sie arbeiten eng mit Architekten, Wissenschaftlern und dem Fachbereich zusammen, um die KI-Plattform kontinuierlich zu verbessern und standardisierte Best Practices zu etablieren. Sie liefern skalierbare, robuste Systeme und treiben die Adaption von KI über verschiedene Domänen und Regionen voran. Die Position bietet die Möglichkeit, moderne Cloud-native Technologien zu nutzen und Einfluss auf Transformationsprojekte zu nehmen.

• flexible Arbeitszeiten
• Benefits-Plattform mit Budget
• globales Teamumfeld
• Autonomie mit hoher Sichtbarkeit
• Vernetzte Innovationskultur

• Entwicklung innovativer KI-Lösungen zusammen mit Architekten und Data Scientists
• Skalierung der KI-Adoption durch Bibliotheken und gemeinsame Assets
• Sicherstellung robuster, skalierbarer Systemarchitekturen und reibungsloser Betriebsabläufe
• Nutzung von Cloud-native Technologien und Open-Source-Frameworks
• Festlegung von Best Practices für Anwendungsdesign, Deployment-Patterns und Dokumentation
• Für senior Rollen: technische Führung horizontal (Fähigkeiten & Foundations) und vertikal (business-spezifische Projekte)
• Mitarbeit an der Planung, Umsetzung und Verantwortung für Milestones und Delivery-Erfolg

• Universitätsabschluss in Informatik, Physik, Mathematik oder Ingenieurwesen
• 3+ Jahre praktische Software-Entwicklungserfahrung, idealerweise im KI-Bereich
• Fundierte Software-Engineering-Methodik und Architekturmuster
• Objektorientierte Entwicklung in Python, API-Design-Erfahrung
• Praktische Kenntnisse von Kubernetes und Docker
• Erfahrung mit AI-Systemen in Produktion und Enterprise-Umgebungen
• Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur und -Dienstleistungen (Google bevorzugt, Azure von Vorteil)
• Lernbereitschaft zu AI-Trends und agiles Arbeiten
• Senior-Rollen: Erfahrung in Delivery von technischen Teams
• Nice-to-have: ML/AI-Frameworks (z.B. KubeFlow, Langchain, Haystack)
• Open-Source-LLMs in Produktion, MLOps, Testing-Strategien

• gute Zusammenarbeit
• agiles Arbeiten
• Anpassungsfähigkeit
• Python (OO-Entwicklung)
• APIs-Design
• Kubernetes