KI-Ingenieur
Über diese Stelle
In der Rolle eines AI Engineers arbeitest du direkt mit technischen Teams und Business-Stakeholdern zusammen, um Probleme und Prozesse zu verstehen, die effektivsten Lösungen zu identifizieren und deren gesamten Lebenszyklus zu begleiten - von der Discovery-Phase bis zur Implementierung und Produktionsbereitstellung.
Dein Ziel wird es sein, AI-Technologien schnell in bestehende Ökosysteme und Anwendungen zu integrieren, bestehende Komponenten und Building Blocks wiederzuverwenden, wann immer möglich. Oder maßgeschneiderte Dienste, Integrationen und AI-Agents zu entwickeln, wenn erforderlich.
Insbesondere wirst du dich um folgende Aufgaben kümmern:
- Analyse von Business-Anforderungen und -Prozessen und Übersetzung dieser in AI-Lösungen, die produktionsbereit sind.
- Entwicklung und Design von Anwendungen und Dienstleistungen auf Basis von AI, Machine Learning und Generative AI - von der Prototypenerstellung bis zur Produktionsphase.
- Integration von LLMs und AI-Agents in bestehende Anwendungen, APIs, Datenquellen und Unternehmenssysteme.
- Wiederverwendung und Erweiterung von Komponenten und AI-Building Blocks und Entwicklung von maßgeschneiderten Integrationen oder Komponenten, wenn erforderlich.
- Arbeiten über das gesamte Technologie-Stack hinweg, einschließlich Backend, Frontend, Data/ML und Operations.
- Implementierung von DevOps- und MLOps-Praktiken, einschließlich der Verwaltung von CI/CD, Containerisierung und Orchestrierung.
- Sicherstellung von Sicherheit, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Tests und Beobachtbarkeit von AI-Anwendungen in Produktionsumgebungen.
- Dokumentation der entwickelten Lösungen und Beitrag zur Erstellung von wiederverwendbaren Patterns und Komponenten zur Beschleunigung der Entwicklung neuer Projekte.
#J-18808-Ljbffr
In der Rolle eines AI Engineers arbeitest du direkt mit technischen Teams und Business-Stakeholdern zusammen, um Probleme und Prozesse zu verstehen, die effektivsten Lösungen zu identifizieren und deren gesamten Lebenszyklus zu begleiten - von der Discovery-Phase bis zur Implementierung und Produktionsbereitstellung.
Dein Ziel wird es sein, AI-Technologien schnell in bestehende Ökosysteme und Anwendungen zu integrieren, bestehende Komponenten und Building Blocks wiederzuverwenden, wann immer möglich. Oder maßgeschneiderte Dienste, Integrationen und AI-Agents zu entwickeln, wenn erforderlich.
Insbesondere wirst du dich um folgende Aufgaben kümmern:
- Analyse von Business-Anforderungen und -Prozessen und Übersetzung dieser in AI-Lösungen, die produktionsbereit sind.
- Entwicklung und Design von Anwendungen und Dienstleistungen auf Basis von AI, Machine Learning und Generative AI - von der Prototypenerstellung bis zur Produktionsphase.
- Integration von LLMs und AI-Agents in bestehende Anwendungen, APIs, Datenquellen und Unternehmenssysteme.
- Wiederverwendung und Erweiterung von Komponenten und AI-Building Blocks und Entwicklung von maßgeschneiderten Integrationen oder Komponenten, wenn erforderlich.
- Arbeiten über das gesamte Technologie-Stack hinweg, einschließlich Backend, Frontend, Data/ML und Operations.
- Implementierung von DevOps- und MLOps-Praktiken, einschließlich der Verwaltung von CI/CD, Containerisierung und Orchestrierung.
- Sicherstellung von Sicherheit, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Tests und Beobachtbarkeit von AI-Anwendungen in Produktionsumgebungen.
- Dokumentation der entwickelten Lösungen und Beitrag zur Erstellung von wiederverwendbaren Patterns und Komponenten zur Beschleunigung der Entwicklung neuer Projekte.
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