AI Solutions Engineer (w/m/d)

Das Unternehmen ist ein passionierter Asset Manager, der seit seiner Gründung im Jahr 2000 auf aktive Investmentstrategien in spezialisierten Anlageklassen setzt. Mit über 100 Mitarbeiter:innen verwaltet es rund 16 Milliarden Euro in europäischen Small & Mid Caps, Wandelanleihen und liquiden alternativen Strategien. Die hohe Professionalität und die überdurchschnittliche Performance der Produkte machen das Unternehmen zu einer der ersten Adressen unter den Asset Managern in Deutschland. In der Rolle des AI Solutions Engineer gestalten Sie den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Asset Management. Sie entwickeln KI-basierte Anwendungen nicht nur als Konzept, sondern bringen diese bis zur produktiven Nutzung. Im engen Austausch mit den Fachbereichen erkennen Sie Potenziale, leiten technische Lösungen ab und setzen diese eigenständig um. Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption, Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen, die Umsetzung konkreter Use Cases im Portfoliomanagement, Vertrieb, Research und Reporting sowie die technische Verantwortung von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz. Sie tragen dazu bei, nachhaltige interne Kompetenz mit Fokus auf produktive Anwendungen aufzubauen und arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen, in dem Raum für eigene Ideen besteht.

Der ideale Kandidat verfügt über ein bis vier Jahre relevante Berufserfahrung mit klarem Schwerpunkt auf technischer Umsetzung. Sehr gute Kenntnisse in Python auf Produktionsniveau sind erforderlich, idealerweise mit eigenen nachvollziehbaren Projekten, beispielsweise auf GitHub. Ein fundiertes technisches Verständnis von Large Language Models, Retrieval-Verfahren, Agentenarchitekturen sowie Evaluierungs- und Testmethoden wird vorausgesetzt. Sie sollten in der Lage sein, fachliche Anforderungen schnell zu erfassen, Prozesse zu verstehen und passende Lösungen eigenverantwortlich umzusetzen. Erfahrung aus Technologieunternehmen, internen Entwicklerteams im Finanzumfeld oder Beratungen ist von Vorteil, alternativ aus einem quantitativen oder technischen Umfeld mit eigenen Projekten. Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science wird erwartet. Zudem sind sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse erforderlich.