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CACapgemini

Principal AI Engineer(m/w/x)

München
Full-timeWith Home OfficeSenior
AI/ML

Verantwortung für das AI-Engineering-Portfolio bei globalem Technologie-Transformationspartner, Entwicklung von Assets und Bausteinen. Mehrjährige Führungserfahrung in AI/Data Engineering erforderlich. Stetige Weiterentwicklung und fachspezifische Schulungen.

Requirements

  • Mehrjährige Führungserfahrung in AI Engineering, Data Engineering oder Machine Learning
  • Tiefgreifende Expertise in Generative AI, Cloud-Architekturen, Big-Data-Systemen, Graphdatenbanken und AI-Stacks
  • Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL/NoSQL, Containerisierung, Orchestrierung und MLOps-Frameworks
  • Strategisches Verständnis, Stakeholder-Management und Überzeugungsfähigkeit (technisch/geschäftlich)
  • Exzellente kommunikative Fähigkeiten in Deutsch und Englisch

Tasks

  • Das AI‑Engineering‑Portfolio verantworten
  • Assets, Referenzen und Bausteine entwickeln, priorisieren und skalieren
  • Mit lokalen und globalen Engineering Capabilities zusammenarbeiten
  • Mit Industry Units zusammenarbeiten
  • Technische Standards, Leitlinien und Vision definieren
  • AI Engineering im Solutioning und in der Delivery definieren
  • GenAI- und AI-Engineering-Methoden, Frameworks, Services und Toolchains einführen und weiterentwickeln
  • Mit anderen Business Lines und Geographies abstimmen
  • Reibungslose, skalierbare Engineering-Prozesse über den gesamten Lifecycle sicherstellen
  • AI Architects, Solutioneers und weitere Rollen befähigen
  • Management, Produktteams und Kunden effektiv beraten und unterstützen
  • Aktive Community von AI-Anwendern aufbauen
  • Erfahrungsaustausch und gegenseitiges Enablement fördern
  • Regelmäßige Wissens- und Update-Formate etablieren

Work Experience

  • approx. 4 - 6 years

Education

  • Master's degree

Languages

  • GermanNative
  • EnglishBusiness Fluent

Tools & Technologies

  • Generative AI
  • Cloud-Architekturen
  • Big-Data-Systeme
  • Graphdatenbanken
  • AI-Stacks
  • Python
  • SQL/NoSQL
  • Containerisierung
  • Orchestrierung
  • MLOps-Frameworks

Benefits

Learning & Development

  • Stetige Weiterentwicklung
  • Weiterbildungsprogramme
  • Fachspezifische Schulungen

Mentorship & Coaching

  • Mentoring
  • Gegenseitige Unterstützung und Austausch

Diverse Work

  • Innovative Projekte

Flexible Working

  • Vereinbarkeit von Arbeit und Privatleben
  • Örtliche Flexibilität
  • Gleitzeit

Informal Culture

  • Diverses und offenes Team
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