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Who We Are Accenture Song is the world’s largest tech-powered creative group.
Reusable data preparation building blocks & ML‑ready pipelines: Develop, maintain and enhance standardized pipeline patterns, templates and
Baut Python-Backend-Services und MCP-Server, die die Plattform für KI-Agenten bereitstellen, integriert LLMs und betreibt ETL-Pipelines.
We are looking for a Lead Solution Architect focused on Generative AI to support our EMEA Emerging Digital Natives and Startups business uni
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Train and deploy ML models for retrieval, reranking, and search relevance, such as embedding models and cross-encoders, in production - Deve
Based on-site at our location in Linz, Austria, you will join our team to build the autonomous systems that reshape how Bosch Power Solutions works.
AI Solution Architect (m/w/d)
Als AI Solutions Architect gestaltest du die strategische und technologische Weiterentwicklung Künstlicher Intelligenz in den IT-Services de
Als AI Engineer entwickelst und implementierst du innovative KI-Lösungen auf Basis moderner Large Language Models (LLMs) und begleitest dere
Implement agent features and integrations in production codebases – APIs, websockets, tool-calling workflows – following established architecture patterns.
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& Verantwortlichkeiten Entwicklung und Implementierung von AI- und Agenten-Lösungen von der Idee bis zum produktiven Einsatz Konzeption mode
Entwickelt Features im ERP-Kernprodukt und in Paula, dem AI-Produkt, von Konzept bis Produktion und verantwortet sie danach.
Die Sparda-Bank Hannover ist eine genossenschaftliche Bank.
At 5Plus (part of Pentadoc Group), we build production-grade AI systems that solve real operational problems for our customers.
Production Go-Live in Rekordzeit: Du baust und deployst robuste Schnittstellen, Middleware und Agentic-Pipelines direkt an der Schnittstelle
Jobbeschreibung Mach mit uns Schweizer Kleinunternehmen noch erfolgreicher!
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Du entwirfst und implementierst Backend-Services von der Datenmodellierung über die API bis zum Deployment.
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Architect the scientific data engine: design, build and scale the infrastructure that unifies multi-omics, spatial transcriptomics, digital
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Warum dieser Job gelistet ist
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Strong hands-on experience in Machine Learning, Applied AI and Python, with solid software engineering fundamentals - Practical experience across the ML/AI product lifecycle, from data and modelling to deployment and monitoring - Solid understanding of modern AI engineering principles and design patterns, including LLMs and agentic AI - Pragmatic judgment in choosing the right technical approach for each business problem - A strong sense of ownership and clear communication with technical and non-technical colleagues We Offer: - A unique opportunity combining the energy of a scale up with the power of BMW, Mercedes Benz Mobility & bp - Working on products & services with a high social impact - An international team of talented people who love what they do and live a collaborative spirit - An open minded culture with room for growth and the freedom to bring in own ideas - Subsidized gym membership - Subsidized office lunch benefit - Personal development budget for your professional growth - Monthly mobility budget - Up to 2 days of home office in a week - Offsite/ team events & much more and modern, sunny offices in Berlin & Munich … and of course the classics: delicious coffee & tea, fresh fruits and an office dog friendly environment At DCS we acknowledge the value of diversity, promote equality and challenge unfair discrimination. We strive to create an inclusive work environment, safe for anyone regardless of their gender identity, sexual orientation, abilities, ethnicity or race. We have the clear goal of driving diversity and inclusion across all dimensions and treat each applicant with the same respect and consideration.
Make an Impact by: - Delivering AI and ML solutions that solve real business problems and create measurable value for teams across DCS - Owning the journey from business problem to live product, and improving it continuously after launch - Choosing the right approach for each business problem — whether deterministic automation, Machine Learning, Applied AI, agentic systems, or a combination of them - Shaping how DCS builds and operates AI, from engineering principles and architecture to evaluation, observability and production standards - Building the shared capabilities that let every team at DCS use AI faster and with more confidence
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Zur OriginalanzeigeKI in bestehende Software und Abläufe bringen: Agenten, RAG-Systeme, Schnittstellen, automatisierte Arbeitsketten.