AI Solutions Engineer — Cloud, Data & ML

epunkt GmbH

Graz

On-site

EUR 44,000 - 52,000

Full time

3 days ago

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Benefits offered by this job

Essenszuschuss

Fahrradabstellplatz

Firmenevents

Flexible Arbeitszeiten

Gesundheitsvorsorge

Privat nutzbares Handy

Homeoffice Ausstattung

Kantine/Betriebsrestaurant

Kinderbetreuung

Laptop privat nutzbar

Rabatte

Sport- & Freizeitangebote

Weiterbildungen

Job summary

epunkt GmbH in Graz sucht Data & AI Engineer (w/m/x) zur Entwicklung innovativer KI-Anwendungen und deren Integration in Cloud- und Datenplattformen. Du arbeitest eng mit Fachbereichen zusammen und gestaltest robuste, skalierbare Lösungen.

Du bringst mehrjährige Erfahrung in Data-, Analytics- oder AI-Lösungen, Python-Kenntnisse, ML-/KI-Technologien sowie Azure- und Databricks-Erfahrung mit. Deutsch und Englisch auf C1 runden dein Profil ab; flexible Arbeitsmodelle und attraktive Benefits

Qualifications

Abgeschlossene IT-Ausbildung im Bereich Informatik, Software Engineering, Data Science oder AI (HTL/FH/Uni).
Mehrjährige Erfahrung in Datenaufbereitung, -integration, -modellierung und -pipelines rund um Data-, Analytics- oder AI-Lösungen.
Kenntnisse mit Python sowie APIs, Softwarearchitekturen und Versionsverwaltung.
Praktische Kenntnisse in Machine Learning, generativer AI, LLMs oder vergleichbaren KI-Technologien.
Erfahrung mit Cloud-Plattformen und AI-Services, idealerweise Azure.
Kenntnisse moderner Datenplattformen, Databricks von Vorteil.
Erfahrung mit Container-Technologien, CI/CD und DevOps-/MLOps-Ansätzen.
Fähigkeit, fachliche Anforderungen in robuste, skalierbare Lösungen zu übersetzen.
Freude an Teamarbeit und Stakeholder-Kommunikation.
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (C1).

Responsibilities

Entwicklung und Umsetzung von AI-Lösungen von der Anforderung über Konzept bis zum produktiven Einsatz.
Integration von AI-Modellen, Services und Funktionen in bestehende Anwendungen und Prozesse.
Aufbau skalierbarer, sicherer Architekturen für KI-Anwendungen auf Cloud- und Datenplattformen.
Prototypen und PoCs entwickeln und erfolgreiche Ansätze in Betrieb überführen.
Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Umsetzung von Anforderungen in Lösungen.
Berücksichtigung von Qualität, Performance, Sicherheit, Wartbarkeit und Dokumentation über den Lebenszyklus.
Beachtung von Datenschutz, Informationssicherheit, Data & AI Governance und verantwortungsvollem KI-Einsatz.
Wissenstransfer und Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten.
Aufbereitung, Integration und Transformation von Daten sowie Mitarbeit an Datenpipelines und Modellen.
Analyse, Exploration von Daten und Entwicklung ML-/KI-basierter Ansätze.
Monitoring, Fehlersuche und Optimierung bestehender KI-Lösungen und Betriebssicherung.