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AI / ML ENGINEER | MACHINE LEARNING & GENAI IN DER PRAXIS
Reply Group
Berlin · Hybrid 2w ago
About the role
About
Whitehall Reply ist der spezialisierte Partner für den öffentlichen Sektor innerhalb der Reply Gruppe. Die Whitehall Reply begleitet Bund, Länder und Kommunen bei der Entwicklung und Umsetzung zukunftsfähiger digitaler Verwaltungsangebote. Im Fokus stehen technologische Souveränität, Barrierefreiheit, Datenschutz und Bürgernähe. Mit Expertise in KI, Cloud, Open Source und IT-Modernisierung verbindet Whitehall Reply Beratungskompetenz mit operativer Umsetzung und unterstützt die öffentliche Hand bei der Umsetzung nationaler und europäischer Digitalstrategien.
Responsibilities
- Du entwickelst, trainierst und optimierst KI- und GenAI-Modelle (z. B. LLMs, Deep-Learning-Modelle) für konkrete Anwendungsfälle
- Datenmodelle sowie Transformationslogiken werden von dir aufgebaut und in performanten Pipelines umgesetzt (z. B. mit Python, PyTorch)
- Du integrierst Modelle in bestehende Systemlandschaften und stellst deren reibungslosen Betrieb sicher
- Deployment-Prozesse automatisierst du und entwickelst MLOps-Ansätze für skalierbare und wartbare KI-Lösungen
- Die Qualität, Performance und Skalierbarkeit von AI/ML-Systemen überwachst und optimierst du kontinuierlich
- Du arbeitest eng mit Data Scientists, IT und Fachbereichen zusammen, um produktionsreife Lösungen zu realisieren
Requirements
- Du hast ein Studium im Bereich Informatik, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation und bereits einige Jahre Erfahrung in der Entwicklung von AI/ML-Lösungen
- Fundierte Kenntnisse in Python sowie gängigen ML- und Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) bringst du mit
- Erfahrung im Aufbau produktiver Datenpipelines und im Umgang mit großen Datenmengen zeichnet dich aus
- Du hast bereits mit MLOps, Deployment-Prozessen und der Integration von Modellen in produktive Umgebungen gearbeitet
- Themen wie Skalierbarkeit, Code-Qualität und Wartbarkeit denkst du von Anfang an mit und setzt sie konsequent um
- Du arbeitest strukturiert, eigenverantwortlich und bewegst dich sicher im Spannungsfeld zwischen Entwicklung, Daten und Betrieb
What We Offer
- Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus remote working, Zeit im Office oder bei Kund*innen vor Ort
- Innovation & Vielfalt: Deutschlandweite, branchenübergreifende Projekte mit großen und mittelständischen Kund*innen
- Reply Spirit: Starkes Teamgefühl, flache Hierarchien und ein persönliches, familiäres und wertschätzendes Miteinander
- Immer up to date: Jede Menge externe und interne Weiterbildungsmöglichkeiten und Zertifizierungen
Requirements
- Du hast ein Studium im Bereich Informatik, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation und bereits einige Jahre Erfahrung in der Entwicklung von AI/ML-Lösungen
- Fundierte Kenntnisse in Python sowie gängigen ML- und Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) bringst du mit
- Erfahrung im Aufbau produktiver Datenpipelines und im Umgang mit großen Datenmengen zeichnet dich aus
- Du hast bereits mit MLOps, Deployment-Prozessen und der Integration von Modellen in produktive Umgebungen gearbeitet
- Themen wie Skalierbarkeit, Code-Qualität und Wartbarkeit denkst du von Anfang an mit und setzt sie konsequent um
- Du arbeitest strukturiert, eigenverantwortlich und bewegst dich sicher im Spannungsfeld zwischen Entwicklung, Daten und Betrieb
Responsibilities
- Du entwickelst, trainierst und optimierst KI- und GenAI-Modelle (z. B. LLMs, Deep-Learning-Modelle) für konkrete Anwendungsfälle
- Datenmodelle sowie Transformationslogiken werden von dir aufgebaut und in performanten Pipelines umgesetzt (z. B. mit Python, PyTorch)
- Du integrierst Modelle in bestehende Systemlandschaften und stellst deren reibungslosen Betrieb sicher
- Deployment-Prozesse automatisierst du und entwickelst MLOps-Ansätze für skalierbare und wartbare KI-Lösungen
- Die Qualität, Performance und Skalierbarkeit von AI/ML-Systemen überwachst und optimierst du kontinuierlich
- Du arbeitest eng mit Data Scientists, IT und Fachbereichen zusammen, um produktionsreife Lösungen zu realisieren
Benefits
WeiterbildungsmöglichkeitenZertifizierungen
Skills
Deep LearningGenAILLMsMLOpsPythonPyTorchTensorFlow
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