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Pubblicato il 19-09-2026 - Unicredit Group in Verona
OverviewIn 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.
Retribuzione / Benefitsflexible Arbeitszeiten
Benefits-Plattform mit Budget
globales Teamumfeld
Autonomie mit hoher Sichtbarkeit
Vernetzte Innovationskultur
ResponsabilitàEntwicklung 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
Requisiti fondamentaliUniversitätsabschluss 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