XITASO GmbH
Senior AI Engineer(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitnur vor OrtSenior
Augsburg, Krumbach (Schwaben), Berlin, Erlangen, Leipzig, Münster, München, Karlsruhe
ab 76.000 / Jahr
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
WOWoodmark Consulting AG
.AI Data Engineer(m/w/x)
Berlin, Düsseldorf, München
VollzeitVor OrtBerufserfahren
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Konzeption robuster, produktionsreifer AI-Architekturen und Entwicklung von Datenpipelines für ML-Modelle. Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data/Cloud Engineering und 2 Jahre im ML/AI-Bereich erforderlich. Fokus auf skalierbare Systeme und Integration in Cloud-Landschaften.
Anforderungen
- Mindestens 2 Jahre Projekterfahrung im Data- oder Cloud-Engineering-Umfeld
- Fundiertes Verständnis moderner Daten- und AI-Architekturen
- Verständnis des Zusammenspiels von Services in skalierbaren Systemlandschaften
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder Cloud Engineering
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning oder AI
- Sehr gute Kenntnisse in Python (optional Java oder Scala)
- Fundierte Erfahrung mit AWS oder Azure sowie AI-Cloud-Diensten
- Erfahrung mit Infrastructure as Code (z. B. Terraform, CloudFormation, Bicep)
- Kenntnisse in Container- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes, EKS, AKS)
- Erfahrung mit Workflow-Management-Systemen (z. B. Airflow, AWS Step Functions)
- Idealerweise Erfahrung mit Vektordatenbanken, RAG-Architekturen oder agentenbasierten AI-Systemen
- Ausgeprägtes Verständnis für Non-Functional Requirements (Performance, Security, Compliance, Kostenoptimierung)
- Intrinsisches Interesse an AI-Innovationen
- Aktives Verfolgen und kritische Bewertung von AI-Marktentwicklungen
- Stakeholderorientiertes Denken
- Erfahrung in Zusammenarbeit mit Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen
- Strukturierte Vermittlung komplexer technischer Sachverhalte
- Unterstützung beim Aufbau von AI- und Architekturkompetenz
- Proaktiver Wissenseinbringung ins Team
- Fließende Deutschkenntnisse
- Fließende Englischkenntnisse
Aufgaben
- AI- und ML-Modelle entwickeln
- Passende Datenpipelines entwickeln
- Skalierbare Systeme konzipieren
- Robuste, produktionsreife AI-Architekturen konzipieren
- Nachhaltige Integration in Cloud- und Datenlandschaften sicherstellen
- Skalierbare AI- und Data-Architekturen konzipieren
- ML-Inference-Techniken nutzen
- Fine-Tuning durchführen
- Leistungsfähige Prompt-Engineering-Strategien entwickeln
- Zielarchitekturen für AI-Use-Cases entwerfen
- In bestehende Enterprise-Architekturen einbinden
- Infrastructure-as-Code einsetzen
- Reproduzierbare, skalierbare und sichere Umgebungen aufbauen
- AI-Lösungen produktionsreif machen
- Technische Verantwortung für Projekte übernehmen
- Architekturdesign verantworten
- Technische Umsetzung verantworten
- Technologieentscheidungen bewerten
- Weniger erfahrene Teammitglieder unterstützen
- Intensiven Austausch mit Fachbereichen und Architekten pflegen
- Intensiven Austausch mit Kunden pflegen
- Intensiven Austausch mit dem Projektteam pflegen
- Intensiven Austausch mit dem Woodmark Team pflegen
Berufserfahrung
- 3 Jahre
Ausbildung
- Abgeschlossene BerufsausbildungODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- Java
- Scala
- AWS
- Azure
- Bedrock
- Azure OpenAI
- Terraform
- CloudFormation
- Bicep
- Docker
- Kubernetes
- EKS
- AKS
- Airflow
- AWS Step Functions
- Vektordatenbanken
- RAG-Architekturen
- Agentenbasierte AI-Systeme
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Woodmark Consulting AG erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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Konzeption robuster, produktionsreifer AI-Architekturen und Entwicklung von Datenpipelines für ML-Modelle. Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data/Cloud Engineering und 2 Jahre im ML/AI-Bereich erforderlich. Fokus auf skalierbare Systeme und Integration in Cloud-Landschaften.
Anforderungen
- Mindestens 2 Jahre Projekterfahrung im Data- oder Cloud-Engineering-Umfeld
- Fundiertes Verständnis moderner Daten- und AI-Architekturen
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- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning oder AI
- Sehr gute Kenntnisse in Python (optional Java oder Scala)
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- Kenntnisse in Container- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes, EKS, AKS)
- Erfahrung mit Workflow-Management-Systemen (z. B. Airflow, AWS Step Functions)
- Idealerweise Erfahrung mit Vektordatenbanken, RAG-Architekturen oder agentenbasierten AI-Systemen
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Über das Unternehmen
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Branche
IT
Beschreibung
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