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AI & Data Engineer

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Internet, IT

München

  • Art der Beschäftigung: Vollzeit
  • 66.500 € – 84.000 € (von XING geschätzt)
  • Vor Ort
  • Zu den Ersten gehören

AI & Data Engineer

Über diesen Job

Deine Aufgaben

Unser Kunde ist eine mehrfach ausgezeichnete Digital-, AI- und Design-Agentur, die innovative KI-gestützte Lösungen für große Unternehmen, den Mittelstand und Startups entwickelt. In dieser spannenden Rolle als AI & Data Engineer sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und Integration von LLM-basierten Systemen, die von der Datenpipeline bis zum produktiven Einsatz reichen. Zu Ihren konkreten Aufgaben gehören die automatisierte Extraktion und Strukturierung von Daten aus unstrukturierten Quellen im Bereich Computer Vision und Dokumentenverarbeitung. Sie werden ML-Pipelines aufbauen, die Datenaufbereitung, Modelltraining, Finetuning und Evaluation umfassen. Zudem sind Sie für die Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines und die Modellierung von Data Warehouses zuständig. Ihre Backend-Entwicklung erfolgt in Python und JavaScript/Node.js, wobei Sie APIs, Datenbankanbindungen und Workflow-Automatisierung implementieren. Sie gestalten die Datenarchitektur durch das Design relationaler und Graph-basierter Datenbanken und übernehmen das Deployment und den Betrieb auf Linux-Servern unter Verwendung von Technologien wie Docker und Nginx. In einem dynamischen Team haben Sie die Möglichkeit, an echten KI-Lösungen im Bereich Voicebots und Prozessautomatisierung mitzuwirken und Ihre Ideen in einem modernen Arbeitsumfeld einzubringen.

Dein Profil

Der ideale Kandidat bringt fundierte Kenntnisse in Python und JavaScript/Node.js im Backend-Umfeld mit und hat Erfahrung mit LLMs sowie Embedding-Modellen in produktiven Systemen. Kenntnisse in Computer Vision und Dokumentenanalyse sind von Vorteil, ebenso wie Erfahrungen im Data Warehousing, SQL und ETL-Prozessen. Ein gutes Verständnis von Datenbankdesign, sowohl relational als auch Graph-basiert, ist erforderlich. Zudem sollten Sie sicher im Umgang mit Linux und containerisierten Deployments sein. Erfahrungen im Bereich MLOps und Modell-Evaluation sowie Kenntnisse in Sprachtechnologien wie Speech-to-Text (STT) und Text-to-Speech (TTS) sind wünschenswert. Erfahrungen mit ERP-Anbindungen oder heterogenen Datensystemen runden Ihr Profil ab. Persönlich zeichnen Sie sich durch Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine hohe Kommunikationsfähigkeit aus.

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