Deine Aufgabe
Diese Rolle umfasst das Design, die Entwicklung und die Leitung der Implementierung fortschrittlicher
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, Etablierung technischer Standards, Entwicklungsmuster und Best Practices innerhalb der Organisation.
Tätigkeit als technische Referenz, Bereitstellung von Mentoring für Junior-Profile und Zusammenarbeit bei technologischen Entscheidungen und der Weiterentwicklung der KI-Plattform.
Arbeit in multidisziplinären Teams nach agilen Methoden, Zusammenarbeit mit Bereichen wie 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 des AI/ML-Ökosystems
Erfahrung mit Frameworks wie Py Torch, Tensor Flow, 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 Lang Chain, Llama Index oder Semantic Kernel




Erfahrung mit AI-Plattformen und MLOps wie Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLFlow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon Sage Maker oder äquivalenten Plattformen
Kenntnisse in Monitoring, Observability und Evaluierung von AI-Anwendungen, einschließlich Performance-Metriken, Qualität, Model Drift, Traceability und Tools wie Prometheus, Grafana oder Open Telemetry
Erfahrung mit Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, ARM, Cloud Formation oder ähnlich)
Erfahrung mit Automatisierung von Cloud-Umgebungen
Kenntnisse moderner Datenarchitekturen
Kenntnisse verteilter Verarbeitung
Erfahrung mit Tools wie Spark, Databricks oder äquivalenten 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 äquivalent 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
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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
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Sozialfonds Wohlbefinden und Freizeit Mehr als 26 Arbeitstage Urlaub pro Jahr
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100% des Gehalts im Falle von Krankheitsurlaub #J-18808-Ljbffr

📌 Senior Ki-ingenieur (m/w/d) (Gijón)
🏢 Deutsche Telekom
📍 Gijón