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Your Contribution Do you combine strong statistical and machine learning expertise with the ability to build agentic AI solutions from the ground up?
We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to join ML Core, the team that builds the shared ML models behind SoundCloud’s recomme
Agent architecture — Design the multi-agent system: agent boundaries, event contracts, orchestration patterns, and the separation between LL
XALT builds AI solutions that actually work – not just as proof-of-concepts, but in production.
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Senior KI Spezialist (m/w/d) Job-Nummer: req383 Bei ulrich medical begeistern wir uns für die Gesundheit und die Lebensqualität von Menschen.
At Helsing we deliver AI-based capabilities and the enabling foundation that allow machines to perceive and assist human decision-making.
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In Token Factory analytics there is no split into product analysts, ML engineers and data engineers.
We are hiring Senior Data Scientists across multiple teams at Constructor.
NVIDIA has been redefining computer graphics and accelerated computing for three decades.
Backend-Services der AI-Agenten-Plattform als eigenständigen Service entwickeln und betreiben LLM-basierte Agenten-Pipelines, agentische Wor
We are seeking a Senior Data Scientist (f/m/x) to join our team of innovators.
Design and develop engaging R Shiny applications, dashboards and visualisations to support clinical study monitoring, data review, safety an
Location: Bonn, Darmstadt or Berlin Your IT Future, Delivered With a global team of 5600+ IT professionals, DHL IT Services connects people
Was Du bei uns machst Projekte verantworten: Kundenprojekte im Mittelstand führen, vom Kick-off bis zur Übergabe in den Betrieb Bewerten: Pr
Who We Are BeNeering was founded in 2007 by experienced SAP solution architects who had spent years working inside global corporations.
Act as the R&D domain expert and solution architect for Aily App modules: - Internally: Translate R&D routines into product requirements and
Integriert Deep-Learning-Modelle in DFT-Software, schreibt effiziente GPU-Implementierungen dafür und pflegt Open-Source-Releases.
Overview The mission of the team is to enable highly accurate and scalable predictions of the electronic structure of molecules and material
Du entwickelst in abwechslungsreichen Projekten Machine-Learning- und GenAI-Lösungen für unsere Kunden, von LLM-Anwendungen und RAG-Systemen bis zu KI-Agenten.
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Entwickelt KI-Emulatoren für biomolekulare Strukturen und Wechselwirkungen, schreibt Forschungscode und koordiniert Datenerhebung und Trainingsläufe.
Be responsible for a core pillar of Stenon’s products Scale our soil nutrient modelling to support more and more regions across the world Ov
Introduction HeiGIT (Heidelberg Institute for Geoinformation Technology) As a nonprofit research institute, HeiGIT (Heidelberg Institute for
Warum dieser Job gelistet ist
KI ist Gegenstand der Rolle (Kernbegriffe in Titel/Anforderungen). Prüfverfahren ansehen
Infrastruktur für produktive KI-Anwendungen bauen und betreiben – von der Dev-Umgebung über CI/CD bis zum stabilen Betrieb beim Kunden und außerdem: LLM- und Agentic-AI-Systeme in Betrieb bringen: Inferenz- und Model-Serving-Endpunkte, Vektordatenbanken, RAG-Pipelines, MCP-Server – skalierbar, sicher, kostenbewusst. Observability und Qualität verantworten: Latenzen, Token- und Infrastrukturkosten, Agenten-Tracing, automatisierte Eval- und Regressionstests. Konsequent automatisieren statt Handarbeit: Infrastructure as Code, GitOps, containerisierte, reproduzierbare Deployments.
Sicherheit und Compliance sicherstellen: Secrets- und Zugriffsmanagement, Guardrails, Nachvollziehbarkeit nach EU AI Act. Kunden bei Architektur- und Betriebsentscheidungen beraten – als technischer Sparringspartner, nicht als Kundenmanager. Was du hier lernst MLOps-/LLMOps-Patterns im echten Kundenbetrieb statt im Lehrbuch.
Wie man KI-Systeme so baut, dass sie den EU AI Act überstehen, statt ihn nachträglich zu reparieren. Den Sprung vom PoC zur produktiven, kosten- und latenzbewussten Plattform.
Mehrjährige Erfahrung in Entwicklung und Betrieb von Software. Senior-Rolle: mehrjährige Praxis im Design und Betrieb produktiver Systeme Solide DevOps-Basis: ContainerCD, agiles Entwicklungsumfeld. Cloud-Erfahrung (AWS, Azure oder GCP), Deployment als Container, API oder Serverless.
Praxis mit Infrastructure as Code (z. B. Terraform, Ansible, Helm oder GitOps).
Python plus mindestens eine weitere Sprache (Go, TypeScript/JavaScript, Java, C# oder Shell). Grundverständnis von LLM-Systemen: RAG-Architekturen, Prompting, Agenten-Frameworks (z. B.
LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI). Deutsch ab C1, Englisch ab B2 – sicher im Kundenkontakt, auch mal einen Workshop leiten. Studienabschluss in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, KI oder vergleichbar – oder gleichwertige Praxis als Quereinsteiger z.B. mit einer abgeschlossenen Ausbildung als Fachinformatiker Systemintegration.
Idealterweise bringst du zusätzlich mit: MLOps-/LLMOps-Praxis inkl. Evaluation von LLM-Pipelines. AI-Observability-Tools (Langfuse, LangSmith, Arize, OpenTelemetry-basiert).
Vektordatenbanken (Elasticsearch, pgvector, Qdrant o. ä.) und MCP (Model Context Protocol). Model Serving/GPU-Betrieb (vLLM, Ray, KServe, Triton), FinOps für KI-Workloads. Eigene Open-Source-Projekte oder Community-Beiträge.
Bereitschaft zu gelegentlichem Bereitschaftsdienst (nur tagsüber, vergütet). Für wen das hier nichts ist: Wer beim PoC aufhört und Produktionsbetrieb für das Problem von jemand anderem hält. Wer Kundenkontakt komplett vermeiden will – ihr sprecht mit IT-Verantwortlichen auf Augenhöhe, das gehört dazu.
Wer lieber Tools evaluiert, als Systeme zu verantworten, die nachts nicht ausfallen dürfen. Warum das AI Booster Team &
Du bist näher am Code als in jeder Beratungsrolle. Wir sitzen im Projekt, aber unser Ergebnis ist laufende Software, keine Präsentation. Du siehst deine Systeme im Einsatz. Wir bauen nicht auf Zuruf für einen anonymen Backlog, sondern für Kunden, deren Prozesse wir kennen – und begleiten die Lösung in den Betrieb. Technologiebandbreite statt Monokultur: Machine Learning, LLM-Anwendungen und eigene Agentenplattformen – je nach Problem, nicht je nach Hausstandard. Remote ist bei uns möglich, nicht nur geduldet: deutschlandweit, hybrid oder vollständig remote. Weitere
UNITY ist die Managementberatung für Innovation und digitale Transformation. Dabei setzen wir insbesondere auf Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für Effizienz und Wachstum. Mit 380 Mitarbeitern sind wir weltweit an 15 Standorten vertreten und führen rund um den Globus Kundenprojekte durch. Unsere Standorte, an denen du deutschlandweit arbeiten kannst: Berlin, Braunschweig, Frankfurt a. M., Hamburg, Köln, München, Nürnberg, Paderborn/Büren oder Stuttgart. UNITY lebt Vielfalt und Chancengleichheit. Bei uns ist jeder unabhängig von Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Handicap, Religion und Alter willkommen. Die Big5forLife sind ein Coaching-Impuls aus dem Bereich der individuellen Visions-Bildung von John Strelecky. Dein persönlicher Kontakt Bewirb dich jetzt mit wenigen Klicks. Du findest mehrere Stellen interessant? Einmal bewerben reicht: Dein Können wird für alle Stellen geprüft. Bei Fragen zu deiner Bewerbung melde dich gerne bei Markus (Candidate Experience Manager).Du hast fachliche Fragen? Dann freut sich Moritz (Head of AI Development) auf deine Kontaktaufnahme.
Vollzeit oder Teilzeit (32–40 Std./Woche) | ab sofort | deutschlandweit, hybrid oder remote Deine RAG-Pipeline läuft im Notebook, aber niemand hat sie in Produktion gebracht? Genau das lösen wir. Das UNITY AI Booster Team bringt LLM- und Agentic-AI-Systeme unserer Kunden zuverlässig, sicher und wirtschaftlich live.
Das UNITY AI Booster Team Das UNITY AI Booster Team ist UNITYs Entwicklereinheit für die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen in den Geschäftsprozessen unserer Kunden. Wir entwickeln Lösungen mit hoher Technologiebandbreite, von Machine Learning Use Cases, LLM Use Cases oder eigenen Agentenplattformen. Anders als unsere Consultants sind wir näher am Code: Wir arbeiten im Projekt mit den Consultants und unserem Procurement X Team zusammen, bauen und betreiben aber die technische Plattform dahinter.
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