(Senior) AI Engineer (w/d/m)
Bei aktuellen Projekten dreht es sich viel um das Training von eigenen VLMs und um das, was jedes Unternehmen umtreibt: den Einsatz von Agen
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Du hast Lust auf eine spannende Kombination aus Data Engineering und Data Science in einem modernen Consulting-Umfeld?
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Ganzheitliche Produktentwicklung: Du verantwortest Features vom ersten Konzept bis zum Einsatz in der Produktivumgebung und bei echten Nutze
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Betreibt und automatisiert das Deployment von ML-Modellen und deren Plattform per CI/CD, Kubernetes und IaC, inkl. Monitoring und Incident Management.
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Founded in 2025, Omnisent is a Munich-based defense technology company developing fully autonomous, Counter-UAS system.
Baut das agentische System um ein eigenes Foundation-Modell: Harnesses, Inferenzlogik und Kontextkuration für autonome Multi-Step-Aufgaben.
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Bei aktuellen Projekten dreht es sich viel um das Training von eigenen VLMs und um das, was jedes Unternehmen umtreibt: den Einsatz von Agentic AI im gesamten Unternehmenskosmos. Du konzipierst LLM-Anwendungen mit RAG, strukturierter Extraktion und Agentic Workflows und entscheidest die Architektur. Backend-Services und APIs entwickelst du in Python, meist mit FastAPI.
Auf Azure, meist mit Azure OpenAI und AI Foundry, bringst du die Systeme in Betrieb und betreust sie dort. Mit Tests, Evaluation und Monitoring sicherst du die Qualität von Anfang an. Gemeinsam mit unseren Consultants klärst du Anforderungen mit Fachbereich und IT-Leitung der Kund:innen.
Du hast mindestens eine LLM-Anwendung oder ein ML-Modell selbst in Betrieb gebracht, die Menschen im Arbeitsalltag nutzen. Python beherrschst du sicher, inklusive Tests und Deployment. Erfahrung mit einer Cloud-Plattform bringst du mit, am liebsten Azure, alternativ AWS oder GCP.
Deine technischen Entscheidungen kannst du begründen, auch gegenüber Kund:innen. Ein abgeschlossenes Studium oder eine Ausbildung in Informatik, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Feld, alternativ vergleichbare Praxiserfahrung. Sehr gute Deutschkenntnisse, weil der Kundenkontakt auf Deutsch läuft.
Klassisches Machine Learning ist ein Plus. Was wir dir bieten Den Aufbau eines Unternehmens begleiten und eine neue Generation von Beratung und Engineering prägen Benefit-Budget von 30 Euro im Monat für Gutscheine bei über 100 Anbietern, Urban Sports Club oder das Deutschlandticket Dienstrad-Leasing per Gehaltsumwandlung mit bis zu 40 Prozent Ersparnis, Vollkasko und Wartung inklusive Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice nach eigener Verantwortung Mentoring, Peer Reviews und regelmäßige Entwicklungsgespräche mit ehrlichem Feedback Gemeinsame Workations und regelmäßige Teamevents Loftbüro in Köln-Ehrenfeld mit Bürohunden, Getränken, Snacks und Mario Kart Ehrlich vorab Wir sind ein kleines Team ohne eigenes Plattform-Team, und viele technische Entscheidungen triffst du selbst. Wer lieber in einem großen Team an einem eigenen Produkt arbeitet, ist woanders vermutlich glücklicher.
Bewirb dich bei uns Das ist der Ablauf unseres Bewerbungsverfahrens: Gemeinsamer Call, etwa 30 Minuten. Wir sprechen über dich und über uns. Probeaufgabe mit etwa 2 Stunden Aufwand.
Danach stellst du deine Lösung in 45 bis 60 Minuten vor. Treffen in Köln mit gemeinsamem Essen, Einblick in laufende Projekte und fachlichem Sparring im Team. Nach jedem Schritt hörst du innerhalb von einem Werktag von uns.
Von der Bewerbung bis zum Angebot planen wir drei Wochen.
Du verantwortest AI-Systeme für den Mittelstand, vom ersten Termin bei Kund:innen bis zum laufenden Betrieb. WE BUILD AI gibt es seit Februar 2025. Wir sind rund zehn Leute in einem Loftbüro in Köln-Ehrenfeld und bauen AI-Lösungen für den gehobenen Mittelstand.
Level: Regular oder Senior Ort: Köln-Ehrenfeld und Homeoffice Start: ab sofort Bei uns gehört dir ein Projekt Du arbeitest immer in einem Projektteam mit anderen Engineers und Consultants. Gemeinsam klärt ihr mit Fachbereich und IT-Leitung unserer Kund:innen, was sie brauchen. Die Architektur verantwortest du, und das System bauen und betreiben wir zusammen.
So läuft ein Projekt bei uns Ein typisches Projekt hat drei Phasen, und du begleitest alle als technisch verantwortliche Person im Projektteam. Discovery Sprint mit dem Fachbereich: Wir legen fest, welches Problem wir lösen und woran wir den Erfolg messen. Pilotphase mit klaren Go/No-Go-Kriterien: Ihr baut eine erste Version, die Nutzer:innen im Fachbereich testen.
Ausbau und Betrieb: Trägt der Pilot, bringt ihr das System in den Alltag und haltet es mit Monitoring stabil.
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