Senior Data- & AI-Engineer (m/w/d)

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ARTHEMIQ AG

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🤖 Künstliche Intelligenz

📋 Compliance

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Compliance • SaaS

ARTHEMIQ AG ist ein deutsches KI-Beratungsunternehmen und Plattformanbieter, das End-to-End, Compliance-orientierte KI-Lösungen für regulierte Branchen entwickelt. Sie kombinieren Data Engineering, Modellauswahl, Prompt-Engineering, RAG, Feinabstimmung, Agenten-Workflows, Qualitätssicherung/Überwachung und MLOps, um produktionsreife Generative-AI-Systeme mit prüfungsbereiter Governance (DSGVO, EU KI-Gesetz, ISO) zu liefern. ARTHEMIQ integriert und vertreibt zudem eine Managementplattform (QI-Base / basebox) für den Betrieb und die Steuerung von KI-Anwendungen und Workflows und konzentriert sich auf messbare Geschäftsergebnisse und sichere Bereitstellungen für Sektoren wie Gesundheitswesen und Telekommunikation.

Beschreibung

• Analyse und Ausarbeitung konkreter Use Cases unserer Kunden zur Nutzung daten- und KI-basierter IT-Lösungen • Erstellung praktisch umsetzbarer Lösungskonzepte – technisch, fachlich und architektonisch • Entwicklung von PoC-, MVP- und produktreifen Anwendungen auf Cloud- und On-Premise-Stacks • Einsatz moderner LLM-Technologien: Embedding, Re-Ranking, Prompting, Fine-Tuning, Retrieval-Konzepte und weitere Methoden, sofern sie den Kundennutzen steigern • Enge Zusammenarbeit mit unseren Architekten, Beratern und Kunden zur Integration der Lösungen in bestehende Systemlandschaften • Mitarbeit bei der Weiterentwicklung unserer Produktlinien (QI-Box, QI-Flow) und unseres standardisierten Einführungsprozesses

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in AI/Data Science/MachineLearning/Data Engineering • Sehr gute Kenntnisse in Python sowie in gängigen ML-/DL-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn) • Fundierte Erfahrung mit LLMs, RAG-Systemen, Embeddings und Evaluationsverfahren • Sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken, SQL sowie Vektor-Datenbanken • Erfahrung im Aufbau robuster Datenpipelines und grundlegende Kenntnisse inMLOps • Arbeit mit strukturierten Daten (z.B. Zeitreihen) und unstrukturierten Daten (Texte, PDFs, Dokumente) • Erfahrung mit Cloud- oder On-Premise-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) • Verständnis für containerisierte Deployments, API-Design und Integrationen • Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise • Präzise Kommunikation, Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit • Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte für Kunden verständlich aufzubereiten

🏖️ Vorteile

• Anspruchsvolle Projekte und viel eigene Verantwortung für Deine Arbeit • Offenheit für Veränderungen und die Bereitschaft, gemeinsam noch besser zu werden • Exzellentes technisches Equipment mit aktueller Hardware und freier Betriebssystemwahl • Flexibilität durch familienfreundliche Arbeitszeit im Rahmen der Vertrauensarbeitszeit • Mitarbeiter Benefits wie Jobrad, Fitness Abo, betriebliche Altersvorsorge, u.v.m.