AI Engineer / Data Scientist (m/w/d) – Machine Learning & Generative AI

Unser Kunde ist ein etabliertes Unternehmen, das seit über 35 Jahren darauf spezialisiert ist, Unternehmen bei der Nutzung von Daten zur Schaffung echten Mehrwerts zu unterstützen. Als AI Engineer / Data Scientist (m/w/d) sind Sie Teil eines dynamischen Teams, das praxisnahe Lösungen im Bereich Generative AI, Machine Learning und Data Science entwickelt. Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung und Weiterentwicklung von innovativen Machine-Learning- und Generative-AI-Lösungen unter Einsatz moderner Technologien. Sie analysieren fachliche und technische Anforderungen und übersetzen diese in umsetzbare Use Cases. Zudem führen Sie explorative Datenanalysen durch, entwickeln Modelle und Prototypen und bewerten deren Nutzen sowie Machbarkeit. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Integration von Data-Science- und ML-Komponenten in bestehende IT-Systemlandschaften. Darüber hinaus sind Sie verantwortlich für den Aufbau von MLOps-Workflows und die Entwicklung von APIs und Microservices. Ihr Beitrag zur Digitalisierung von Geschäftsprozessen ist von großer Bedeutung. Sie haben die Möglichkeit, Verantwortung in Projekten zu übernehmen und Ihr Wissen im Team weiterzugeben. Das Unternehmen bietet Ihnen ein unterstützendes Arbeitsumfeld, in dem Sie Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln können und die Balance zwischen Beruf und Privatleben gewahrt bleibt.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Fachgebiet. Sie bringen praktische Erfahrung in Data Science, AI Engineering oder Software Engineering mit, vorzugsweise im Beratungs- oder Digitalisierungskontext. Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Python, Java, C# oder C++ sind erforderlich. Zudem sollten Sie Erfahrung mit Machine Learning und Generative AI sowie den gängigen Frameworks und Tools mitbringen. Ein hohes Interesse an AI-assisted Development ist wünschenswert. Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken und modernen Datenplattformen wie Databricks oder Snowflake sind von Vorteil. Erfahrung mit Cloud-Technologien, insbesondere AWS oder Azure, im Kontext von ML/AI-Anwendungen ist ebenfalls wichtig. Sie sollten mit Containerisierungstechnologien wie Docker und Git-basierten CI/CD-Prozessen vertraut sein. Ein Verständnis für MLOps-Prinzipien sowie erste Erfahrungen mit LLM-spezifischen Themen sind von Vorteil. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Teamfähigkeit und Freude an der Zusammenarbeit mit Kunden runden Ihr Profil ab. Eine Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen wird erwartet.