AI Engineer (m/w/d) - Fokus AWS
You will design, build, and deploy LLM applications, RAG systems, and agents with Amazon Bedrock and SageMaker, integrating them into client architectures while ensuring compliance and quality. Additionally, you will develop MLOps pipelines, automate deployments, manage model versioning, and continuously monitor latency, cost, and model performance.
Skills required
About this role
Darauf richtest du deinen Fokus:
- End-to-End KI-Entwicklung: Du entwirfst, baust und überführst LLM-Anwendungen, RAG-Systeme und Agenten (z. B. mit Amazon Bedrock und SageMaker) vom Prototyp in den produktiven Betrieb.
- KI-Integration & Architektur: Du bettest die KI-Komponenten passgenau in die Systemlandschaft der Kunden ein und klärst Aspekte wie Datenzugriff, Anbindung und den späteren Betrieb.
- MLOps & Pipeline-Aufbau: Du entwickelst automatisierte Deployments, Modellversionierung, Rollback-Strategien und überwachst kontinuierlich Latenz, Kosten sowie Modellqualität.
- Beratung & Use-Case-Evaluierung: Du bewertest KI-Vorhaben gemeinsam mit IT und Fachbereichen und berätst ehrlich zur technischen und wirtschaftlichen Machbarkeit.
- KI-Compliance & Qualitätssicherung: Du machst die Modell-Qualität messbar und sorgst für Nachvollziehbarkeit, die aktuellen Richtlinien (wie EU AI Act und ISO 42001) standhält.
- Teamwork & Wissenstransfer: Du arbeitest eng im Team sowie mit den Kunden zusammen und teilst dein Wissen aktiv in Code Reviews und internen Sessions.
Qualifications
Das bringst Du mit:
- Praxiserfahrung: 1 bis 2 Jahre Berufserfahrung. Entscheidend ist, dass du bereits KI-Lösungen gebaut hast, die über ein reines Notebook hinausgingen und produktiv von anderen genutzt wurden.
- Tech-Stack: Du programmierst sicher in Python und bist in mindestens einem relevanten Framework (z. B. PyTorch, Hugging Face oder LangChain) wirklich zu Hause.
- Cloud-Kenntnisse: Du hast praktische Erfahrung mit AWS, idealerweise speziell mit Amazon Bedrock oder SageMaker.
- Sprachen: Deutsch auf mindestens C1-Niveau für die Kundenprojekte sowie gutes Englisch für die Dokumentation und den internationalen Austausch.
Wünschenswert:
- Erfahrung im Fine-Tuning oder dem Betrieb eigener KI-Modelle.
- Kenntnisse im Data Engineering sowie im Umgang mit Containern und CI/CD.
- Ein fachlicher Schwerpunkt in Bereichen wie Computer Vision, NLP oder Zeitreihenanalyse.
- Praktische Erfahrung in regulierten Branchen mit strengen Vorgaben zur Nachvollziehbarkeit.
- AWS-Zertifizierungen im AI/ML-Umfeld.
- Beiträge in der Tech-Community durch Open Source, Publikationen oder Vorträge.
Additional Information
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