Deine Aufgabe Diese Rolle umfasst das Design, die Entwicklung und die Leitung der Implementierung fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz- und Machine Learning-Lösungen für Produktionsumgebungen, wobei deren Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit sichergestellt wird. Du definierst, implementierst und entwickelst MLOps-Plattformen und Pipelines, die den gesamten Lebenszyklus von Modellen automatisieren.

Aufgaben

Design, Entwicklung und Leitung der Implementierung fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz- und Machine Learning-Lösungen für Produktionsumgebungen, wobei deren Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit sichergestellt wird.

Definition, Implementierung und Weiterentwicklung von MLOps-Plattformen und Pipelines, die den gesamten Lebenszyklus von Modellen automatisieren: Training, Validierung, Versionierung, Deployment, Monitoring und Governance.

Enge Zusammenarbeit mit Data Science-Teams zur Industrialisierung von Modellen, wobei Prototypen und Notebooks in leistungsstarke produktive Services transformiert werden.

Design und Entwicklung von APIs, Microservices und Architekturen zur Integration von KI-Modellen und LLMs in Geschäftsanwendungen und Geschäftsprozesse.

Leitung der Einführung guter Software-Engineering-Praktiken, einschließlich automatisierter Tests, Code-Reviews, technischer Dokumentation, Observability und modularem Design.

Design und Implementierung von CI/CD-Prozessen für KI-Anwendungen und Modelle, wobei Automatisierung und Continuous Delivery gefördert werden.

Definition und Implementierung von Modell-Monitoring-Strategien, einschließlich Performance-Metriken, Drift-Erkennung, Datenqualität, Erklärbarkeit und Alerting.

Integration von KI-Lösungen in Datenplattformen, Cloud-Architekturen und Geschäftsökosysteme, wobei hohe Standards in Bezug auf Sicherheit, Performance und Resilienz sichergestellt werden.

Mitwirkung am Design von Referenzarchitekturen für KI-Lösungen, wobei technische Standards, Entwicklungsmuster und Best Practices innerhalb der Organisation etabliert werden.

Tätigkeit als technische Referenz, Bereitstellung von Mentoring für Junior- Profil e und Zusammenarbeit bei technologischen Entscheidungen und der Weiterentwicklung der KI-Plattform.

Arbeit in multidisziplinären Teams nach agilen Methoden, Zusammenarbeit mit den Bereichen Business, Engineering, Architektur und Operations, um die Wirkung von KI-Lösungen zu maximieren.

Dein Profil Wir suchen einen hocherfahrenen AI/ML Engineer mit umfassender Expertise im Design, der Entwicklung und Industrialisierung fortschrittlicher Artificial Intelligence- und Machine Learning-Lösungen.



Der ideale Kandidat sollte über ausgeprägte Software-Engineering-Fähigkeiten, fundierte Kenntnisse von MLOps-Plattformen, Cloud-Architekturen und die Fähigkeit verfügen, technische Entscheidungen zu leiten und andere Engineers zu betreuen.

Muss-Kriterien

Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Design, der Entwicklung und Industrialisierung von Artificial Intelligence-, Machine Learning- oder Generative AI-Lösungen in Geschäftsumgebungen

Ausgeprägte Erfahrung im Software Engineering unter Anwendung von Prinzipien des Designs, der Architektur, automatisierten Tests, Code Review, Dokumentation und guter Entwicklungspraktiken

Beherrschung von Python und dem AI/ML-Ökosystem

Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und Hugging Face Transformers

Erfahrung mit Bibliotheken für Generative AI

Nachweisbare Erfahrung im Design und der Implementierung von MLOps-Plattformen und Pipelines, die den vollständigen Lebenszyklus von AI-Modellen und Anwendungen abdecken

Fortgeschrittene Kenntnisse der Versionskontrolle mit Git

Fortgeschrittene Kenntnisse von Integrations- und Continuous Deployment (CI/CD)-Prozessen

Erfahrung in der Containerisierung und Orchestrierung von Anwendungen mit Docker und Kubernetes

Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von AI-Services mittels REST APIs

Erfahrung mit Microservices-Architektur

Erfahrung mit Batch-Verarbeitung

Erfahrung mit ereignisorientierten Architekturen

Erfahrung mit Cloud-Architekturen auf Azure, AWS oder Google Cloud Platform unter Nutzung nativer Services für AI, Daten und Deployment

Kenntnisse in der Integration von AI-Lösungen mit Datenplattformen, verteilten Architekturen und Geschäftsökosystemen

Erfahrung in der Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams

Fähigkeit, technische Entscheidungen zu leiten

Fähigkeit, andere Engineers zu betreuen

Fähigkeit, komplexe Lösungen an unterschiedliche Profile zu kommunizieren

Von Vorteil

Erfahrung mit Generative AI, einschließlich der Entwicklung von Anwendungen auf Basis von LLMs

Erfahrung mit RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Erfahrung mit intelligenten Agenten und Orchestrierung unter Verwendung von Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder Semantic Kernel





Erfahrung in der Arbeit mit AI-Plattformen und MLOps wie Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLFlow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker oder gleichwertigen Plattformen

Kenntnisse in Monitoring, Observability und Evaluierung von AI-Anwendungen, einschließlich Performance-Metriken, Qualität, Model Drift, Traceability und Tools wie Prometheus, Grafana oder OpenTelemetry

Erfahrung mit Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, ARM, CloudFormation oder ähnlich)

Erfahrung mit Automatisierung von Cloud-Umgebungen

Kenntnisse moderner Datenarchitekturen

Kenntnisse verteilter Verarbeitung

Erfahrung mit Tools wie Spark, Databricks oder gleichwertigen Plattformen

Erfahrung in der Definition von Referenzarchitekturen, technischen Standards und Best Practices für AI-Lösungen in der Produktion

Kenntnisse von Aspekten im Zusammenhang mit AI Governance

Kenntnisse in Sicherheit, Datenschutz, Responsible AI und regulatorischer Compliance

Relevante Zertifizierungen in Cloud- oder AI-Technologien, wie Microsoft Azure AI Engineer, Azure AI Foundry, AWS Machine Learning Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer oder gleichwertig

Über uns T-Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. Wir schaffen sinnvolle Technologie, um einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft zu erzielen. Wir suchen neugierige Talente, die lernbegierig sind, Herausforderungen annehmen und Ideen liefern, die die Erfahrung unserer Kunden transformieren.

Wir vertrauen Menschen: Wir bieten Autonomie, kontinuierliche Unterstützung und ein kollaboratives Umfeld, in dem wir ohne Grenzen wachsen können. Wir sind ein globales Team, geleitet von Respekt, Integrität und der Leidenschaft, jeden Tag besser zu werden.

Umfeld und Flexibilität

Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld

T-Social: soziale Initiativen (Sport, Gemeinschaft, Gesundheit)

Hybrides Arbeitsmodell (Telearbeit/Präsenz)

Adaptable Arbeitszeiten

4 Wochen Telearbeit pro Jahr

Berufliche Entwicklung

Maßgeschneiderte Schulungen: Zugang zu Coursera, damit du lernen kannst, was du willst, wann du willst

Wöchentliche Sprachkurse (Englisch, Spanisch und Deutsch)

Globale Mentoring-Sessions und Experience Days

Vergütung Und Benefits

Flexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport)

Telemedizin

Lebens- und Unfallversicherung

Sozialfonds

Wohlbefinden und Freizeit

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Kostenloser Zugang zu Spezialisten (Gesundheit, Wellness und Rechtsberatung)

100% des Gehalts im Falle von Krankheitsurlaub

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