Baut Power-Automate-Automatisierungen und Copilot-Use-Cases in M365, entwickelt interne Assistenten und schult Kunden im Prompting.
Analyse und Identifikation von AI-Use-Cases in Kundenumgebungen Bewertung aktueller AI-Technologien und -Plattformen, prüfen von Lösungskonz
Forschung an KI-Algorithmen und ihrer Hardware-Umsetzung: Entwurf von Chips für assoziative Speicher, KAN-Beschleuniger und lokale Lernregeln.
Leitet das Risk-Analytics-Team, entwickelt Risikostrategien und ermöglicht ML-basierte Modelle für Risikoentscheidungen bei einem FinTech.
Entwickelt Full-Stack-Features, optimiert LLM-Prompts zur Extraktion aus Rechtsdokumenten und sichert die Ergebnisse per Guardrails in der MariaDB.
Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
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Was du bei uns machst Technische Umsetzung beim Kunden: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI,
Führen vom Data Science Team, samt Organisation und Strategie.
Konzeption, Architektur und Implementierung von KI-Lösungen mit Fokus auf Digitalisierung und Automatisierung Überführung von ML-/LLM-Workfl
Die Sparda-Bank Hannover ist eine genossenschaftliche Bank.
As a Data Scientist in Pricing, you will play a key role in shaping the future of insurance pricing through advanced analytics, machine lear
im Team Worum es geht Wir sind Markus und Thomas, die Gründer von replient.
ERGO NEXT is building its Finance organization to be AI-native — starting with reinventing how we forecast the business from the ground up.
Wir sind ein wachsendes PropTech-Startup aus Münster.
Durchführung von forschungslastigen Projekten, POC und ersten MVPs zur Evaluierung und Entwicklung neuester KI-Technologien und -Methoden, u
Entwicklung, Weiterentwicklung und Wartung von Anwendungen auf Basis von Java und Spring in einer Azure-Umgebung.
Über uns Wir wachsen und bauen etwas Neues auf.
Place of Employment: Aachen und Jülich Start Date: To the next possible date Salary: Pay group 13 (80%) TVöD-Bund Application Deadline: The
Embedded Software Engineer / Consumer Electronics & Applied AI Embedded Software Engineer / Consumer Electronics & Applied AI Embedded Softw
Als Applied AI & Backend Engineer (m/w/d) entwickelst du unsere Plattform in zwei eng verbundenen Bereichen weiter: Backend Engineering und
Begleitung unserer Kunden bei der Einführung von KI-Agenten im Engineering Koordination der Produkt- und Technologieentwicklung für den Prod
Airteam is a Berlin-based SaaS startup with an AI-powered cloud platform for roofers and solar planners.
Du arbeitest gemeinsam mit uns an Projekten für Kunden aus dem Gesundheitswesen, zum Beispiel: Analysen und ML-Modelle auf echten Versorgung
Gestalte die datengetriebene Zukunft mit fino analytics!
Analyse bestehender Geschäftsprozesse sowie Identifikation von Optimierungs-, Automatisierungs- und KI-Potenzialen Entwicklung und Umsetzung
Sie sind ein wichtiger Teil des (Gen-)AI-Umsetzungsteams und wirken in strategischen (Gen-)AI-Projekten mit Konzeption von Machine-Learning-
Warum dieser Job gelistet ist
Ohne KI-Erwähnungen bleibt eine M365-Automatisierungs- und Einführungsrolle, in der Copilot-Einführung und Copilot-Studio-Assistenten Kernaufgaben sind; das ist KI-Anwendung in einer Fachrolle, kein KI-Kernjob.. Prüfverfahren ansehen
Technische Umsetzung im Microsoft 365 Umfeld Konzeption und Umsetzung von Automatisierungen mit Power Automate Aufbau produktiver Copilot Use Cases Entwicklung interner Assistenten mit Copilot Studio Integration von SharePoint, Teams, Outlook und weiteren M365 Komponenten Troubleshooting bei Copilot- und Automatisierungs-Setups Dokumentation und Standardisierung von Lösungen Workshops & Kundenarbeit Unterstützung und perspektivisch eigenständige Durchführung von: Prompting-Workshops Copilot-Schulungen Praxis-Demos für Führungskräfte Beantwortung technischer Rückfragen Übersetzung komplexer technischer Themen in verständliche Sprache Operative Entlastung der Geschäftsführung Vor- und Nachbereitung von Kundenterminen Strukturierung von Use Cases Mitdenken bei Lösungsarchitekturen Aufbau von Best Practices und internen Standards Typische Projekte: Einführung von Microsoft Copilot im Mittelstand Automatisierung von Vertriebs-, HR- oder Angebotsprozessen Aufbau interner Wissens-Copilots Strukturierung von KI-Governance im M365 Umfeld Qualifikation Wichtiger als dein Lebenslauf ist dein Mindset. Was du mitbringen solltest: Sehr gute Kenntnisse im Microsoft 365 Ökosystem Erfahrung mit Copilot, Copilot Studio oder Power Automate Technisches Prozessverständnis Sehr gute Kommunikationsfähigkeit Souveränes Auftreten vor Kunden Sehr gutes Deutsch in Wort und Schrift Strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise Offenheit für Feedback Besonders interessant für dich, wenn: du aktuell im Konzern arbeitest dich dort Leitplanken und langsame Entscheidungswege ausbremsen du Verantwortung übernehmen und Dinge aufbauen willst
A-Player Umfeld ohne Konzernpolitik Hoher Gestaltungsspielraum Direkte Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung Verantwortung statt Freigabeschleifen Sehr flexible Arbeitsgestaltung Schnelle Lernkurve im KI-Umfeld Leistung wird gesehen und belohnt Arbeit an hochaktuellen KI-Themen Hier bekommst du Freiheit – aber auch Verantwortung. Wenn du KI nicht nur verwalten, sondern produktiv machen willst, dann sollten wir sprechen. Die Bewerbung dauert nur wenige Minuten. Danach lernen wir uns persönlich kennen und schauen, ob wir zusammenpassen.
Blümlein AI & Automation. Wir helfen mittelständischen Unternehmen, KI & Automatisierung pragmatisch und wirksam einzusetzen – mit Fokus auf Microsoft 365, Copilot, Copilot Studio und Power Automate. Wir suchen einen AI Automation Expert, der technische Lösungen baut, Workshops begleitet und Verantwortung übernimmt.
Das ist kein Ticket-Job. Das ist ein Gestaltungs-Job.
Du arbeitest im Konzern mit Copilot, Power Automate oder Microsoft 365 – und merkst, wie viel möglich wäre. Aber dann kommen Abstimmungsschleifen, Governance-Hürden und endlose Freigaben. Und eigentlich wolltest Du KI nicht nur diskutieren, sondern wirklich produktiv machen?
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