About this role
<div><div style="padding:10.0px 0.0px;border:1.0px solid transparent"><div style="font-size:24.0px;word-wrap:break-word"><H2 style="font-size:1.0em;margin:0.0px">Das erwartet Sie</H2> </div><div><p><strong>Automatisierung & KI-Projekte:</strong> Sie setzen Automatisierungs- und KI-Projekte um – mit dem Ziel, datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und Prozesse intelligent zu optimieren.<br><strong>Daten- & KI-Pipelines: </strong>Sie entwickeln, betreiben und überwachen Daten- und KI-Pipelines, von der Datenintegration bis zur produktiven Bereitstellung. <br><strong>AI Engineering & MLOps:</strong> Sie adaptieren, trainieren, evaluieren und deployen ML-Modelle, sichern Qualität durch Experimente/Validierung und organisieren Re-Training sowie Monitoring.<br><strong>Integration in Anwendungen:</strong> Sie integrieren Daten- und KI-Modelle in produktive Anwendungen (z. B. über APIs) und sorgen für eine robuste, skalierbare Umsetzung.<br><strong>Data Engineering: </strong>Sie beraten bei Datenarchitektur- und Integrationsfragen, modellieren Daten und stellen Datenprodukte für Analyse- und Reporting-Anwendungen bereit.<br><strong>Zusammenarbeit & Enablement: </strong>Sie arbeiten eng mit Product-, DevOps- und Plattform-Teams zusammen, bringen sich in Code Reviews/Pair Programming ein und bauen nachhaltige Data-&-AI-Kompetenzen mit auf.</p></div></div><div style="padding:10.0px 0.0px;border:1.0px solid transparent"><div style="font-size:24.0px;word-wrap:break-word"><H2 style="font-size:1.0em;margin:0.0px">Das bringen Sie mit</H2> </div><div><p><strong>Fachkompetenz:</strong> Sie verfügen über ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation.<br><strong>Kenntnisse:</strong> Sie haben sehr gute Kenntnisse in Python (inkl. objektorientierter Programmierung). Daneben haben Sie Grundkenntnisse bei KI-Agenten (Agentic Workflows, Agentensysteme) und in Machine Learning sowie Motivation, den gesamten ML-Lifecycle (Training, Evaluation, Deployment, Monitoring) zu vertiefen. <br><strong>Erfahrung:</strong> Erfahrung mit Versionskontrolle (Git) zeichen Ihr Profil ebenso aus, wie Praxis in Datenverarbeitung und -analyse (z. B. Pandas/NumPy) sowie ein solides Fundament in Statistik/Wahrscheinlichkeiten. Sie haben Erfahrung mit Datenbanken und Datenmodellierung/ETL-Prozessen und hatten idealerweise bereits erste Berührungspunkte mit Cloud-Datenplattformen. Zudem bringen Sie Erfahrungen in Techniken des Natural Language Processings (LLM, RAG) mit. <br><strong>Zertifizierungen (von Vorteil):</strong> Eine Zertifizierung ist wünschenswert, bspw. Azure AI Fundamentals (AI-900), Azure Data Scientist Associate (DP-100) oder Fabric Data Engineer Associate (DP-700).<br><strong>Sprachkenntnisse:</strong> Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab. </p></div></div><div style="padding:10.0px 0.0px;border:1.0px solid transparent"><div style="font-size:24.0px;word-wrap:break-word"><H2 style="font-size:1.0em;margin:0.0px">Das bieten wir Ihnen</H2> </div><div><p><b>Flexibilität: </b>Privatleben und Job im Gleichgewicht? Das schaffen wir mit flexiblen Arbeitszeiten und Home-Office. Für soziales Engagement können Sie sich zwei Tage pro Jahr bezahlt freistellen lassen. On top haben Sie 30 Tage Urlaub.<br> <b>Weiterbildung: </b>Wir tun alles dafür, dass Sie sich individuell entwickeln und entfalten können – das reicht von einer fundierten Einarbeitung über zielgerichtete, interne und externe Schulungsreihen sowie eine Auswahl aus über 300 E-Learnings, die ein flexibles Lernen direkt am Arbeitsplatz ermöglichen. <br> <b>Unternehmenskultur: </b>Gegenseitige Hilfsbereitschaft, das herzliche und respektvolle Miteinander sowie das gemeinsame Feiern bei Teamessen, Teamausflügen, Betriebsfeiern und vieles mehr machen uns aus!<br> <b>Benefits:</b> Urlaubs-/Weihnachtsgeld, Kindergartenzuschuss, betriebliche Altersvorsorge, ein umfangreiches Gesundheitsmanagement sowie interessante Bonusprogramme zu vergünstigten Konditionen (z. B. im Bereich Reisen, Wohnen, Mode) unterstreichen, dass bei uns der Mensch im Mittelpunkt steht.</p> </div></div></div>