AI / ML Platform Engineer

Deine Rolle im Team

• Aufbau und Weiterentwicklung unseres AI/ML Layers innerhalb der Cloud-Plattform.
• Integration von LLMs und Machine-Learning-Services in unsere Business Applications.
• Entwicklung von APIs und Microservices für AI-Funktionalitäten.
• Aufbau und Betrieb von MLOps Pipelines für Training, Deployment und Monitoring von Modellen.
• Implementierung von RAG Architekturen, Embeddings und Vector Search.
• Integration externer AI-Services und Modelle.
• Sicherstellung von Skalierbarkeit, Performance und Sicherheit der AI-Services.
• Zusammenarbeit mit Software, Plattform und Data Teams.
• Evaluierung neuer AI-Technologien, Frameworks und Tools.

Unser Angebot

• Ein spannendes und breites Aufgabenspektrum innerhalb flacher Hierarchien in einem wachstumsstarken Umfeld mit zahlreichen Entwicklungs- und Gestaltungsmöglichkeiten.
• Umfassende Einarbeitung auf Grundlage eines Schulungsplans unterstützt durch langjährige Mitarbeiter.
• Eine offene Unternehmenskommunikation geprägt durch eine Duz-Kultur.
• 30 Tage Jahresurlaub, flexible Arbeitszeiten mit der Möglichkeit auf mobiles Arbeiten, Rabatte über Corporate Benefits, Zuschüsse zu Sportangeboten über Urban Sports Club sowie die Möglichkeit auf ein JobRad und einiges mehr.

Technologien und Skills

• Docker
• Kubernetes
• Azure
• Infrastructure as Code
• Python
• AWS
• Weaviate
• LangChain
• LlamaIndex
• Google Cloud Platform
• Pinecone

Unsere Erwartungen an dich

Qualifikationen

• Sehr gute Kenntnisse in Python.
• Kenntnisse in CI/CD und Infrastructure as Code.
• Analytische Arbeitsweise und Interesse an modernen AI-Technologien.

Erfahrung

• Mehrjährige Erfahrung in Softwareentwicklung oder Plattformentwicklung.
• Erfahrung mit APIs, Microservices und Cloud Architekturen.
• Erfahrung mit Machine Learning oder Large Language Models.
• Erfahrung mit Container Technologien (Docker) und Kubernetes.
• Erfahrung mit LLM Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex).
• Erfahrung mit Vector Databases (z. B. Pinecone, Weaviate, pgvector).
• Erfahrung mit Cloud Plattformen (AWS, Azure oder GCP).
• Erfahrung mit MLOps Tools und Model Serving.
• Erfahrung mit AI-basierter Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Ausbildung

• Studium im Bereich Informatik, Software Engineering, Data Science oder vergleichbare Qualifikation.

Benefits

• Flexible Arbeitszeiten
• Jobrad