Das sind deine Aufgaben:

• Du entwickelst KI-Lösungen in Python in enger Abstimmung mit Kundinnen und Kunden, indem du ML- und GenAI-Anwendungen entwirfst, testest und implementierst und diese in bestehende Systemlandschaften integrierst.
• Du entwickelst und betreibst cloudbasierte ETL- und ELT-Datenstrecken und implementierst robuste Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten sowie Mechanismen zur Sicherstellung und Überwachung der Datenqualität.
• Du berätst Kundinnen und Kunden bei der Konzeption moderner Datenarchitekturen, unterstützt beim Aufbau von Datenlandschaften wie Data Warehouse oder Data Lakehouse und entwickelst passende Migrations- und Integrationskonzepte.
• Du erstellst technische Konzepte, führst PoCs inklusive Ergebnisauswertung durch und überführst Lösungen in den produktiven Betrieb unter Berücksichtigung von Deployment, Skalierung und Betrieb.
• Du berätst ganzheitlich bei der Implementierung von KI-Lösungen und berücksichtigst dabei strategische und operative Aspekte wie Governance, Datenethik, Sicherheit und Kostenoptimierung im Kontext von Organisation, Technologien und Prozessen.
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Das bringst du mit:

• Du verfügst über mehrjährige Erfahrung in der Implementierung von KI- und Datenlösungen sowohl on-premises als auch in der Cloud.
• Du besitzt fundierte Programmierkenntnisse in Python und arbeitest sicher mit gängigen KI- und ML-Bibliotheken wie HuggingFace Transformers, LangChain oder pydantic.
• Du hast Erfahrung mit modernen Datenplattformen wie Databricks oder Microsoft Fabric, einschließlich Entwicklung, Administration und Performance-Optimierung.
• Du entwickelst und betreibst ELT- und ETL-Pipelines mit Data-Engineering-Tools wie Spark, Delta Lake oder Airflow.
• Du bringst praktische Erfahrung mit Generative-AI-Technologien mit, einschließlich LLM-Architekturen, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Embeddings, Retrieval-Methoden und agentenbasierten Ansätzen.
• Du kommunizierst komplexe technische Inhalte verständlich und verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Du bringst idealerweise zusätzliche Erfahrung in MLOps (CI/CD für Modelle, Testing, Monitoring, Retraining), Agentic AI (z. B. Microsoft Foundry Agents, n8n) sowie in Containerisierung, Orchestrierung, Infrastructure as Code und Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP mit.
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