Data & AI Engineer (m/w/d)
Konzeption und Aufbau skalierbarer Datenplattformen und Datenarchitekturen in Cloud-, On-Premises- und hybriden Umgebungen.
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plenum unterstützt Kunden in Business, IT und Veränderungskompetenz, seit über 40 Jahren und mit über 140 Mitarbeitenden in der DACH-Region.
Du gestaltest aktiv den Entwicklungsprozess mit KI von IT-Systemen für komplexe Problemstellungen, nutzt AI-Coding-Assistenten und Agenten p
Senior AI Engineer - Mission à 100% Senior AI Engineer - Mission à 100% Description de l’offre Pour le compte de notre client, une fintech s
We are looking for a Data & AI Solution Expert to shape the technical direction of our enterprise Data & AI ecosystem and turn advanced data
Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle zu RAG dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
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As Senior Product Manager for Integrations & AI Foundations, you re the product owner for bunch s integration and AI platform.
Professionalize Workflows into Production Web Services: Take manual, ad-hoc, or brittle processes (such as Google Forms, spreadsheet workflo
AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer) Req ID: CSQ427R334 We welcome remote applicants located near our offices.
Verantwortet End-to-End-Verbesserungen des KI-Assistenten Oyster AI: Architektur, Retrieval, Agenten, Evaluation und sicheren Rollout.
im Team Als AI-Research Engineer mit Software-Engineering-Hintergrund sind Sie ein zentrales Mitglied des CASABLANCA Research Teams und ein
Als Senior AI Platform Architect (w/m/d) gestaltest Du die nächste Entwicklungsstufe unserer hybriden KI-Plattform und verbindest lokale KI-
Als IT-Consultant Cloud & AI bringst du Azure-Cloud und AI-Integrationen bei unseren Kunden in die Praxis.
Für ein strategisches AI-Transformationsvorhaben bei einem führenden Schweizer Unternehmen suchen wir einen erfahrenen Lead Enterprise Platf
Für ein strategisches AI-Architekturprogramm bei einem führenden Schweizer Unternehmen suchen wir 2–4 erfahrene Platform Architects mit Schw
provides an opportunity to build and develop strong practical data science skills while contributing to measurable business outcomes.
Our Exciting Opportunity We are seeking a Senior AI/ML and Data Engineer to lead the design and implementation of scalable data platforms an
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.
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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Worum es geht MAIA ist eine KI-Plattform für Unternehmen.
As a Software Engineer, you develop MAIA further and help decide from the start how we solve problems.
As a Product Engineer, you own features from start to finish: from conversations with customers and concept work through to implementation a
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Warum dieser Job gelistet ist
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Volle Gestaltungsfreiheit beim Aufbau und Betrieb der Infrastruktur, Teil eines Expertenteams im Bereich Künstliche Intelligenz, Weiterbildungs- und Vertiefungsmöglichkeiten, Zusammenarbeit mit Universitäten und internationalen Partnern.
Als Data & AI Engineer konzipierst und entwickelst du Datenstrukturen und KI-Modelle und überführst sie in skalierbare, produktive Systeme. Du gestaltest Lösungen von der technischen Architektur über die Modellierung bis zur Integration in reale Anwendungsumgebungen. Gearbeitet wird an modernen AI-Technologien, von klassischen ML-Verfahren und Deep Learning bis zu LLM- und GenAI-basierten Systemen wie Retrieval-Augmented Generation oder agentenorientierten Ansätzen.
Vollzeitstelle in Linz oder Wien mit Home-Office-Möglichkeit.
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Zur OriginalanzeigeRetrieval Augmented Generation heißt: Das Sprachmodell antwortet nicht aus dem Gedächtnis, sondern bekommt die passenden Stellen aus einem Dokumentenbestand mitgeliefert. Das ist derzeit der häufigste Weg, ein Modell an eigenes Firmenwissen zu binden, entsprechend oft steht es in Anforderungen. Die Arbeit liegt dabei weniger im Modell als im Drumherum: Dokumente zerlegen, Einbettungen wählen, die Suche messbar machen, Quellen ausweisen. Wer so etwas schon gebaut hat, kennt den Unterschied zwischen einer Vorführung und einem System, dem ein Fachbereich seine Akten anvertraut.