Applied-AI-Ingenieur (m/w/d) – Deutschland

🔥 vor 43 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Inviso

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2004

💼 Beratung

📣 Marketing

☁️ SaaS

Consulting • Marketing • SaaS

Inviso ist ein Microsoft Cloud Solution Provider (CSP), der sich auf transformative Technologielösungen für eine KI-gesteuerte Welt spezialisiert hat. Als bewährter Microsoft-Partner mit über 20 Jahren Erfahrung bietet Inviso ein breites Spektrum an Services, darunter Data Analytics, Business Process Automation, Cybersecurity und Data Governance. Ihre Mission ist es, Organisationen dabei zu unterstützen, ihren Einsatz von Microsoft-Technologien zu optimieren, um die Produktivität zu steigern und ihre Betriebsabläufe abzusichern. Inviso nutzt fortschrittliche KI-Technologien und bietet fundierte Beratung, um eine signifikante organisatorische Transformation voranzutreiben und sicherzustellen, dass Kunden in einer sicheren, modernen Arbeitsumgebung erfolgreich arbeiten können.

Beschreibung

• Aufbau und Betrieb von KI-Funktionen innerhalb einer Unternehmensplattform • Entwicklung von Agent-Runtimes, Model Routing, RAG, Tool-/Function-Calling, Guardrails, Evaluierung, Monitoring, Kostenmanagement, Latenzoptimierung und Qualitätskontrollen für den Produktivbetrieb • Bereitstellung von KI-Funktionen, die im Produktivbetrieb zuverlässig funktionieren und nicht nur in Demos • Überführung von KI-Systemen vom Prototyp in überwachte Produktivumgebungen • Strenge Evaluierung des KI-Verhaltens anhand messbarer Verfahren und belastbarer Nachweise • Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams, um zu bestimmen, wann KI die geeignete Lösung ist • Überführung von Experimenten in Produktivfunktionen • Verankerung einer konsequenten Evaluierung im Bereitstellungsprozess • Unterstützung von Kundenteams bei fundierten Entscheidungen darüber, wo KI einen echten Mehrwert schafft

🎯 Anforderungen

• Erfahrung mit der Bereitstellung von Software auf Basis von LLMs, ML-Modellen, RAG-Systemen oder agentenbasierten Workflows für reale Nutzer im Produktivbetrieb • Erfahrung in der Konzeption oder Implementierung von Agent-Runtimes, Orchestrierung, Model Routing, Tool-/Function-Calling oder Mustern für KI-Workflows • Fundierte Kenntnisse in RAG, Grounding, Retrieval-Qualität, Prompt-Design, Kontextmanagement und Evaluierungsverfahren • Erfahrung mit dem Aufbau von Evaluierungs-Harnesses, Golden Sets, Regressionsprüfungen, Quality Gates oder messbaren Frameworks zur Bewertung der KI-Leistung • Fähigkeit, Kosten, Latenz, Zuverlässigkeit und Sicherheit als zentrale technische Rahmenbedingungen zu behandeln • Erfahrung mit dem Aufbau von Guardrails und Kontrollmechanismen für KI-Systeme, einschließlich nicht vertrauenswürdiger abgerufener Inhalte, Risiken bei Tool-Ausgaben und Fehlerszenarien • Erfahrung mit dem Monitoring des KI-Verhaltens im Produktivbetrieb und der evidenzbasierten Verbesserung von Systemen • Sehr gute Software-Engineering-Kenntnisse sowie die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Backend-, Plattform-, Produkt- und Security-Teams • Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit in kundenorientierten Beratungsumgebungen • Pragmatische Denkweise mit der Fähigkeit, Geschäftswert zu priorisieren und nützliche KI-Funktionen schnell und verantwortungsvoll bereitzustellen • Erfahrung mit Claude, GPT, Azure OpenAI, Open-Source-Modellen, Model Routing, Fine-Tuning, Distillation oder kleinen bzw. Edge-Modellen • Erfahrung mit MCP, A2A, Multi-Agent-Orchestrierung, KI-Tool-Calling oder Agent-Evaluierung • Erfahrung mit LLM-as-Judge-Ansätzen, die anhand menschlicher Evaluierungen kalibriert wurden • Erfahrung mit semantischem Wissensmanagement, Ontologien, Wissensgraphen oder semantischen Schichten • Erfahrung mit Praktiken für den KI-Entwicklungslebenszyklus – von Daten, Entwicklung, Evaluierung, Bereitstellung und Monitoring bis zur kontinuierlichen Verbesserung • Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungstools bei gleichzeitiger Einhaltung hoher Standards für Reviews, Tests und Sicherheit

🏖️ Vorteile

• Möglichkeit zur Arbeit im Homeoffice • Unbefristete Festanstellung im Rahmen einer direkten Personalvermittlung • Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit einem globalen Softwarekonzern mit einem Umsatz im mehrstelligen Milliardenbereich

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