Geforderte Skills
- AI Development
- Python
- Large Language Models (LLM)
- Generative AI
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Embeddings
- Vector Databases
- API Integration
- AI Testing
- AI Deployment
- Machine Learning
- Data Analytics
Sprachen: German
Jobbeschreibung
Project overview
Projektziel: Für eine langfristige Ausschreibung wird ein erfahrener Senior KI-Entwickler / KI-Engineer gesucht, der KI-Anwendungen entwickelt und produktiv einführt.
Hauptaufgaben:
Voraussetzungen:
- Entwicklung von KI-Anwendungen
- Produktive Einführung von KI-Lösungen
- Integration von KI-Lösungen über APIs und Schnittstellen in bestehende IT-Landschaften
- Test, Evaluation und Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von KI-Anwendungen
- Sehr gute Kenntnisse in Python und gängigen Frameworks für KI-Anwendungen
- Praktische Erfahrung mit Large Language Models (LLM) und Generative AI
- Erfahrung mit Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Erfahrung mit Embeddings und Vektordatenbanken
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen über APIs und Schnittstellen
- Erfahrung mit Test, Evaluation und Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen
- Erfahrung bei der produktiven Einführung von KI-Lösungen
- Mindestens zwei relevante KI-Projekte, davon mindestens eines mit Pilot- oder Produktivsetzung in den letzten drei Jahren
- Deutschkenntnisse erforderlich
Requirements
Arbeitsmodell: Remote / Hybrid
Erwartetes Ergebnis: Erfolgreich entwickelte und produktiv eingeführte KI-Anwendungen.
Angaben zur Bewerbung: Bitte Verfügbarkeit, Stundensatz, Deutschkenntnisse sowie zwei konkrete KI-Referenzprojekte mit Angabe der Rolle und des Produktivsetzungsumfangs beifügen. Bewerbungen werden nur berücksichtigt, wenn praktische Erfahrung mit LLMs, Generative AI und mindestens zwei KI-Projekten nachgewiesen werden kann. Erfahrungen ausschließlich mit klassischem Machine Learning oder BI/Data Analytics reichen für diese Ausschreibung voraussichtlich nicht aus.
Job facts: Direct client project
- Aufbau und Betrieb von KI-Pipelines
- CI/CD und Container-Technologien
- MLOps und Betriebsunterstützung
- Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Architekturen
- Erfahrung mit Datenschutz, Informationssicherheit und Berechtigungskonzepten für KI-Anwendungen
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