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AI Technical Project Manager (m/w/d)
Sopra SteriaDeutschland
Zur OriginalanzeigeDie Bewerbung läuft direkt beim Arbeitgeber.
Warum dieser Job gelistet ist
KI ist Gegenstand der Rolle (Kernbegriffe in Titel/Anforderungen). Prüfverfahren ansehen
Aufgaben
- Du führst technische Analysen bestehender Prozesse durch und identifizierst gemeinsam mit Kunden nutzbringende KI-Anwendungsfälle.
- Du konzipierst und planst technisch anspruchsvolle KI-Lösungen, insbesondere in den Bereichen Machine Learning, NLP und generative KI.
- Du leitest agile Entwicklungsteams als technischer Product Owner und steuerst den Entwicklungsprozess über Formulierung und Priorisierung von User Stories.
- Als zentrale technische Ansprechperson sorgst du für die Einhaltung von Qualitäts-, Datenschutz- und Compliance-Standards.
- Du unterstützt bei der Erstellung technischer Angebote und präsentierst diese beim Kunden.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik oder eines vergleichbaren technischen Studiengangs.
- Mehrjährige Erfahrung in der technischen Konzeption und Leitung komplexer KI- und IT-Projekte, idealerweise in agilen Umgebungen wie Scrum, Kanban oder SAFe.
- Praktische Erfahrung mit KI-Technologien und Frameworks wie Python, TensorFlow und PyTorch sowie mit Cloud-Plattformen.
- Praktische Kenntnisse in MLOps, CI/CD und Open-Source-KI-Plattformen wie Docker und Kubernetes.
- Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI-Systeme, vorzugsweise mit generativer KI, NLP oder Empfehlungssystemen.
- Gute Deutschkenntnisse auf C1-Niveau sowie Englischkenntnisse.
Das wird geboten
Umfangreiche fachliche und methodische Trainings inklusive Zertifizierungen, hybrides Arbeiten innerhalb Deutschlands, 30 Tage Urlaub mit flexibler Gestaltung, betriebliche Zusatzleistungen und Mobilitätsangebote.
Zur Position
Sopra Steria ist eine der führenden europäischen Management- und Technologieberatungen. Für den Bereich Public Sector wird ein AI Technical Project Manager gesucht. Der Projekteinsatz richtet sich nach Kunden und Projektsituation, gearbeitet wird deutschlandweit in den Offices, beim Kunden vor Ort und von zu Hause.
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Zur OriginalanzeigeWorum es hier geht
Modelle bauen, trainieren und verbessern: von klassischem Machine Learning über Computer Vision bis zum Feinschliff großer Sprachmodelle.