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.
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.