KI Solution Engineer - Enterprise AI Lösungen (w/m/d)

Was zu Ihrem Alltag gehört: Big Data, Banksteuerung und...

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Mitarbeit in einem interdisziplinären KI-Team im Bereich Datenmanagement und IT-Betrieb sowie Mitgestaltung von Prozessen, Standards und Vorgehensweisen für den sicheren, robusten und produktiven Einsatz moderner KI in der parcIT.

Technische Verantwortung für ausgewählte KI- und LLM-Initiativen: von der Anforderungsanalyse über Konzeption, Architektur und Entwicklung bis zur Integration, produktiven Bereitstellung, Betriebsfähigkeit und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen und -Services.

Entwicklung und Integration moderner KI-Anwendungen, insbesondere LLM- und RAG-basierter Lösungen mit Modellen, Datenquellen, Schnittstellen und Datenpipelines.

Mitwirkung am Aufbau einer Enterprise-AI-Plattform für KI- und LLM-basierte Anwendungen, einschließlich Schnittstellen, Berechtigungskonzepten, Modellintegration, Evaluation, Monitoring und Betriebskonzepten.

Identifikation, Analyse und Priorisierung geeigneter KI-Use-Cases sowie Konzeption passender Lösungsansätze im regulierten Enterprise-Umfeld mit Blick auf Nutzen, Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Datenschutz und Informationssicherheit.

Beratung von Kolleg

• innen und internen Stakeholdern zum sinnvollen und verantwortbaren KI-Einsatz sowie Abstimmung mit Architektur, Betrieb, Informationssicherheit, Governance und externen Partnern.

Was Sie auszeichnet: Teamgeist und ...

Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation.
gerne mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in AI Engineering oder mehrjährige Erfahrung in Software Engineering, Data Engineering, IT-Architektur in vergleichbaren Enterprise-IT-Kontexten sowie Erfahrung mit KI-, ML- oder LLM-basierten Lösungen im Unternehmensumfeld.

Unbedingt praktische Erfahrung mit LLM- oder RAG-basierten Anwendungen und im Zusammenspiel von Modellen, Datenquellen, Schnittstellen und Datenpipelines, Evaluation und Betrieb Gute Kenntnisse in modernen Programmiersprachen und Frameworks (z.

B.

Python, Java, TypeScript, LangChain, LlamaIndex, PyTorch, Hugging Face) sowie sicherer Umgang mit gängigen Software-Engineering-Prinzipien und containerisierten Anwendungen (z.

B. xnbtkat

Docker, Kubernetes, Cloud- oder On-Prem-Plattformen).

Verständnis für sichere, robuste und betreibbare Enterprise-Architekturen, idealerweise mit Identity