AI Engineer (w/m/d)

Apleona GmbH; Stuttgart; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Apleona GmbH in Neu-Isenburg sucht einen erfahrenen AI Engineer (w/m/d), der ML-Lösungen entwickelt und in Produktion bringt. Die Rolle bietet die Möglichkeit, die KI-Strategie aktiv mitzugestalten und eng mit Daten- und Analytikteams zusammenzuarbeiten.

Die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat hat 3–6 Jahre Erfahrung im Data/ML-Engineering, ist versiert in Python und SQL und bringt Kenntnisse in Azure sowie MLOps mit. Eine starke Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch ist unerlässlich.

Qualifikationen

• 3–6 Jahre Erfahrung in Data/ML-Engineering oder Applied ML mit Produktionserfahrung.
• Ausgezeichnete Python- und SQL-Kenntnisse erforderlich.
• Grundlegende Praxis in MLOps für CI/CD und Monitoring.

Aufgaben

• Entwicklung und Implementierung von ML-Lösungen.
• Engagement in MLOps und CI/CD-Prozesse.
• Zusammenarbeit mit Data & Analytics Teams.

Kenntnisse

Python

SQL

MLOps

Azure

Power Platform

Tools

Microsoft Fabric

Git

Jobbeschreibung

Stellen-ID: 24636

Verstärken Sie unser Team und gestalten Sie gemeinsam mit uns Ihre Zukunft!

Wir – die Apleona GmbH – suchen für unseren Standort in Neu-Isenburg

AI Engineer (w/m/d) – JobID 24636

Deine Perspektiven

Enabler-Rolle an der Schnittstelle IT × Operational Efficiency: du baust ML-Lösungen und bringst sie in Produktion.

Gestalte aktiv die KI-Strategie und Plattform, die unsere Transformation vorantreibt.

Entwickle KI-Use Cases (ML & GenAI) End-to-End – von der Idee bis zur Umsetzung – im Microsoft-Ökosystem (Fabric, Power Platform, Azure).

Hohe Sichtbarkeit durch fachliche Berichtslinie ans Management.

Enges Arbeiten mit Data & Analytics, Projektleitern und Fachbereichen.

Welche Aufgaben kommen auf Dich zu

• Applied ML: Feature Engineering, Machine Learning Pipelines, reproduzierbare Notebooks/SQL
• Integration & MLOps: Pipelines/Jobs, CI/CD (light), Observability, Kosten- & Versionskontrolle
• GenAI & Guardrails: Anbindung von LLM/GenAI-APIs, Prompt-Flows, Sicherheits-/Policy-Leitplanken
• Produktivsetzung: Deployments, Rollen/Berechtigungen, APIs/Webhooks, einfache Service-UIs
• Handover & Betrieb: technische Doku, Run-Übergabe, Support beim Effekt-Tracking

Was Du mitbringen solltest

• 3–6 Jahre Erfahrung in Data/ML-Engineering oder Applied ML mit Produktionserfahrung
• Sehr gute Python- und SQL-Skills, Erfahrung mit Azure/Microsoft Fabric (Notebooks, Lakehouse) und Git
• Grundlegende MLOps-Praxis: Orchestrierung/Jobs, CI/CD (light), Tests, Monitoring/Drift
• Praxis mit Power Platform (Power Automate/Apps) und API-Integration (REST, OAuth), Basis-Know-how zu Azure AD/Rollen
• Verständnis für Security/Compliance (DSGVO-Basics), saubere Doku und zuverlässige Übergaben
• Starke Zusammenarbeit & Kommunikation (DE fließend, EN sehr gut), strukturierte Arbeitsweise, Ownership-Mindset
• Nice to have: Power BI, Container-Basics, Erfahrung mit HR- oder Procurement-Daten

Vielfalt und Chancengleichheit

Wir leben Vielfalt und Chancengleichheit. Wir freuen uns daher über alle qualifizierten Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, ethnischer Herkunft, Religion, sexueller Orientierung, Alter oder etwaigen Beeinträchtigungen.