Wir sind Teil von NTT DATA, einem fhrenden Anbieter von Unternehmens- und Technologiedienstleistungen, KI und digitaler Infrastruktur mit einem Umsatz von ber 30 Mrd. $. Als Global Top Employer betreut NTT DATA 75 % der Fortune Global 100-Unternehmen und entwickelt mit Expert: innen in ber 70 Lndern gemeinsam innovative Lsungen, die dazu inspirieren, Neues zu wagen und Erfolge sichtbar zu machen. In der DACH-Region sind wir an 15 Standorten in Deutschland, sterreich und der Schweiz vertreten.

Make this the place where

you

grow

NTT DATA liefert in der DACH Region (Deutschland, sterreich, Schweiz) einen wesentlichen Wertbeitrag zum Unternehmenserfolg, in dem sie mittels ihrer horizontalen Portfolios und Services die IT-technologischen Anforderungen in allen Industriezweigen bedient. Die Business Unit AI Delivery bietet eine Funktion, mit deren Untersttzung insbesondere komplexere Anforderungen evaluiert, konzipiert und beantwortet werden knnen.

#LI-DS1

Deine Benefits

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Flexible Arbeitszeiten mit Gleitzeitregelung und Reisezeit ist Arbeitszeit

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Home-Office Mglichkeit sowie Vereinbarung mit Vergtungszuschuss inkl. Arbeitsplatzausstattung mglich

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30 Tage Urlaub, zustzlich sind der 24.12. und 31.12. arbeitsfreie Tage

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Sabbatical bis zu einem Jahr mglich

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Remote Work sowie mobiles Arbeiten im EU-Ausland mglich

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Attraktive Benefit- und Entgeltoptimierungsprogramme: betriebliche Altersvorsorge, JobRad, Jobticket, exklusive Rabatte ber Corporate Benefits und vieles mehr

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Umfangreiche Gesundheits- und Vorsorgeangebote: verlngerte Entgeltfortzahlung im Krankheitsfall, Betriebsrztliche Betreuung, Unfallversicherung auch fr Freizeitunflle weltweit, Familienservice

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Interne und externe Weiterbildungsmglichkeiten in der NTT DATA Academy mit fachlichen Trainings, Zertifizierungsangeboten, Soft-Skill-Schulungen, Udemy Zugang

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Diverse Communities und Initiativen (zu Diversity, Equity Inclusion, ESG und mehr) mit Wissensaustausch auf Augenhhe

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Teamorientierte Unternehmenskultur mit viel Gestaltungsspielraum

Deine Mission

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Du entwickelst, trainierst und evaluierst Machine-Learning- und GenAI-Modelle fr produktive Enterprise-Anwendungen in Branchen wie Insurance, Finance sowie Manufacturing Automotive und begleitest deren Weg von der Idee bis zum produktiven Einsatz.

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Du konzipierst und implementierst Datenaufbereitungs-, Feature-Engineering-, Trainings- und Inferenz-Pipelines und stellst einen stabilen bergang von PoCs ber MVPs bis hin zu produktiven AI-Lsungen sicher.

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Du integrierst AI-Komponenten, APIs und Services in bestehende Anwendungen und Plattformen, optimierst Performance, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz und sorgst fr einen zuverlssigen Betrieb.

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Du arbeitest eng mit Data Scientists, MLOps-/LLMOps Engineers und Architects zusammen, um Prototypen in belastbare und wartbare Produktionslsungen zu berfhren.

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Du verantwortest Quality Engineering durch Testing, Reproduzierbarkeit, Versionierung von Code, Modellen und Daten sowie eine nachvollziehbare technische Dokumentation und etablierst Monitoring, Observability und Drift-Erkennung fr AI-Systeme.

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Du untersttzt Kundenprojekte, RFPs und RFIs durch technische Beratung, Aufwandsschtzungen und Strukturierung von Workpackages und bernimmst abhngig von deiner Senioritt Ownership fr Teilsysteme, technische Workstreams, Engineering-Standards, Workshops und die Kommunikation mit Kunden.

Dein Skillset

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Du verfgst ber sehr gute Kenntnisse in Python und modernem Software Engineering, einschlielich Clean Code, Testing, Debugging, Git und Code Reviews.

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Du bringst praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn sowie mit Modelltraining, Evaluation, Optimierung und produktiver Bereitstellung mit.

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Du hast Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Feature-Engineering-Prozessen mit Technologien wie pandas, Spark, Beam oder vergleichbaren Toolchains und verstehst die Bedeutung von Data Quality.

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Du entwickelst APIs und Services (z. B. REST, FastAPI oder Flask) und kennst die Integration von AI-Lsungen in Enterprise-Umgebungen sowie moderne Cloud- und Cloud-Native-Architekturen auf Azure, GCP oder AWS.

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Du verfgst ber Kenntnisse in Containerisierung und Deployment mit Docker sowie idealerweise Kubernetes und bringst Erfahrung oder ein solides Verstndnis von MLOps/LLMOps, Monitoring, Versionierung, Retraining und produktiven AI-Betriebsmodellen mit.