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Keyrus

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 1996

🤝 B2B

B2B • Data Analytics • Consulting

Wertschöpfer im Zeitalter von Daten und Digitalem. Keyrus unterstützt Unternehmen dabei, den Daten- und Digitalparadigmenwechsel zu nutzen, um ihre Leistung zu steigern, ihre Transformation zu begleiten und neue Hebel für Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit zu schaffen.

Beschreibung

• Gemeinsam mit fachlichen und technischen Stakeholdern Lösungen co-kreieren – durch Workshops, schnelle Iterationen und praktische Umsetzung. • Daten beschaffen, qualifizieren und den Zugang zu den für jeden Anwendungsfall benötigten Daten sicherstellen, in direkter Zusammenarbeit mit Data Engineers. • Anwendungsfälle in produktionsreife GenAI- und agentische KI-Lösungen übersetzen, einschließlich RAG-Architekturen, intelligenter Assistenten und KI-gestützter Workflows. • Lösungen in realen Kundenumgebungen prototypisieren, testen, bereitstellen, überwachen und kontinuierlich verbessern, unter Nutzung von Feedback von Nutzern und Fachexperten. • Mit Data Engineers, Software Engineers, Foundation Architects, Governance-Expert:innen, Business Value Advisors und Service Delivery Managern zusammenarbeiten, um nachhaltige Ergebnisse zu liefern. • Geschwindigkeit, Qualität, Kosten, Sicherheit und Wartbarkeit ausbalancieren und dabei klare technische und lieferungsbezogene Kompromisse treffen. • Erfolgskennzahlen von Anfang an definieren, einschließlich Adoption, Performance, Zuverlässigkeit, Risiko, Kosten und messbarem Geschäftswert. • Sicherstellen, dass Lösungen dokumentiert, reguliert und übertragbar sind, damit Kunden sie mit Vertrauen betreiben können. • Erfolgreiche Umsetzungen in wiederverwendbare Muster, Beschleuniger und Bausteine überführen, die zukünftige Engagements stärken.

🎯 Anforderungen

• In der Regel 5–10 Jahre relevante Erfahrung in AI Engineering, Machine Learning, Software Engineering, Data Engineering oder technischer Beratung. • Praktische Erfahrung in der Einführung von AI-, GenAI- oder Software-Lösungen in Produktionsumgebungen. • Erfahrung in direkter Zusammenarbeit mit Kunden oder in komplexen Stakeholder-Umgebungen. • Nachweis, komplexe Anwendungsfälle in angenommene, messbare Lösungen überführt zu haben. • Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Artificial Intelligence, Data Science oder einem verwandten Fach – oder gleichwertige praktische Erfahrung. • Starke Python-Entwicklungskenntnisse, Erfahrung mit API-Integrationen und modernen Software-Engineering-Praktiken. • Praktische Erfahrung mit Large Language Models, GenAI-Architekturen, Prompt-Workflows und Modell-/Provider-Auswahl. • Erfahrung mit RAG, Embeddings, Vektorsuche, AI-Agents und agentischen Workflows. • Vertrautheit mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen oder vergleichbaren Tools. • Erfahrung bei der Integration von KI in Unternehmenssysteme, APIs und Geschäftsprozesse. • Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform: Azure, AWS oder GCP. • Kenntnisse in Docker, Git, CI/CD, produktiver Bereitstellung, Monitoring und Evaluation. • Verständnis von MLOps/LLMOps, Sicherheit, Datenschutz, Governance und Prinzipien verantwortungsvoller KI.

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Flexible Arbeitszeiten • Budget für berufliche Weiterbildung • Zuschuss für Homeoffice-Ausstattung • Globale Teamevents