AWS AI Engineer (m/w/d)

Devoteam; Frankfurt; Vor Ort; EUR 60.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Technologieberatungsunternehmen in Frankfurt sucht einen AWS AI Engineer (m/w/d) zur Entwicklung von Machine Learning Lösungen. In dieser Rolle gestalten Sie komplexe ML-Plattformen und arbeiten eng mit Kunden zusammen. Gesucht werden kreative Problemlöser mit exzellenter AWS Kenntnis und mindestens 3 Jahren Erfahrung in Machine Learning Engineering. Wir bieten ein modernes Arbeitsumfeld sowie flexible Arbeitszeiten.

Leistungen

Moderne Büros in Toplage

Hybrid Working

Devoteam Academy Trainings

Internationale Entwicklungsmöglichkeiten

Gaming-Lounge

Teamevents

Mitarbeiter:innen-Prämien

Moderne IT-Ausstattung

Corporate Benefits

Jobrad und Firmenwagen Angebot

Betriebliche Altersvorsorge

Integration Day inkl. Mentorenprogramme

Qualifikationen

• 3+ Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering, AI-Entwicklung.
• Solide Kenntnisse in AWS AI/ML Services und deren Integration.
• Erfahrung in ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

Aufgaben

• Konzeption und Implementierung skalierbarer ML-Infrastrukturen.
• Design und Entwicklung von LLM Anwendungen mit Amazon Bedrock.
• Beratung von Kunden bei AI Adoption Strategies.

Kenntnisse

Machine Learning Engineering

AI Entwicklung

Python

AWS SageMaker

TensorFlow

Deep Learning

Problemlösungsfähigkeiten

Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse

Ausbildung

3+ Jahre Erfahrung in Machine Learning

Mathematik- und Statistik-Grundlagen

Tools

MLflow

Kubeflow

Hugging Face

Jobbeschreibung

Overview

Unternehmensbeschreibung

Wir fördern Dein persönliches Wachstum, gemeinsamen Erfolg und neue Innovationen.

Devoteam ist ein führendes Technologieberatungsunternehmen, spezialisiert auf digitale Transformation, Cloud-Innovation und KI. Als globaler AWS Premier Consulting Partner beschleunigen wir mit über 11.000 Experten die Cloud-Journey von Unternehmen.

Unsere AI & Machine Learning Practice entwickelt intelligente Lösungen und GenAI-Anwendungen, die Geschäftsprozesse transformieren. Als Teil des AI Engineering Teams implementierst du modernste Machine-Learning-Lösungen auf Basis von AWS AI/ML Services wie SageMaker und Bedrock.

In deiner Rolle als AWS AI Engineer (m/w/d) und strategischer Berater gestaltest du komplexe ML-Plattformen und KI-basierte Anwendungen. Du arbeitest eng mit Kunden zusammen, teilst dein Wissen und treibst innovative, ethische KI-Lösungen voran, die messbaren Geschäftserfolg liefern. Wir suchen kreative Problemlöser, die traditionelle Prozesse durch intelligente Automatisierung herausfordern und die KI-Transformation strategisch mitgestalten wollen.

#AI DRIVEN TECH CONSULTING

Benefits

• Moderne Büros in Toplage in Frankfurt und München
• Hybrid Working mit der Möglichkeit, Deine Arbeitszeiten und Arbeitsorte individuell auf Deine Bedürfnisse anzupassen
• Unsere Devoteam Academy bietet Dir ein großes Angebot an zertifizierten Trainings und Sprachkursen
• Internationale Entwicklungsmöglichkeiten für Deinen Karriereboost bei Devoteam
• Gaming-Lounge für Deine kreative Pause zwischen Meetings und Calls
• Get-Together Partys und Teamevents für den regelmäßigen Austausch und Spaß mit Deinen Kollleg:innen
• Mitarbeiter:innen-Prämien beim Werben von neuen Mitarbeiter:innen
• Moderne IT-Ausstattung - Wähle aus einer Vielzahl von Möglichkeiten das für Dich passende Produkt
• Corporate Benefits mit großer Auswahl an zahlreichen Angeboten für nahezu jeden Bereich
• Jobrad und Firmenwagen Angebot mit attraktiven steuerlichen Vorteilen für Dich
• Betriebliche Altersvorsorge, Direktversicherungen und vermögenswirksame Leistungen stehen Dir als Zusatzleistungen zur Verfügung
• Integration Day inkl. Mentorenprogramme für Deinen perfekten Start bei Devoteam

KEY JOB RESPONSIBILITIES

• End-to-End ML Platform Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer ML-Infrastrukturen mit AWS SageMaker, MLflow und Kubeflow für komplette MLOps-Pipelines von Experimentation bis Production
• GenAI Solution Development: Design und Entwicklung von Large Language Model (LLM) Anwendungen mit Amazon Bedrock, Custom Foundation Models und RAG-Architekturen für intelligente Geschäftsanwendungen
• Advanced ML Model Engineering: Entwicklung und Deployment von Custom Machine Learning Models für Computer Vision, NLP und Predictive Analytics mit TensorFlow, PyTorch
• AI-Powered Application Architecture: Integration von KI-Services in bestehende Geschäftsanwendungen durch MCPs, APIs, Microservices und Event-driven Architectures für nahtlose AI-Experiences
• MLOps and Model Governance: Aufbau von automatisierten ML-Pipelines mit CI/CD, Model Monitoring, A/B Testing und Explainable AI für verantwortungsvolle KI-Implementierung (ISO42001)
• Real-time Inference Systems: Implementierung hochperformanter, latenz-optimierter ML-Inference-Systeme mit SageMaker Endpoints, Lambda und Container-based Deployments
• Data Science Collaboration: Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Productionisierung von ML-Models und Optimierung von Training/Inference Workflows
• AI Strategy Consulting: Beratung von Kunden bei AI Adoption Strategies, Use Case Identification und Technology Selection für erfolgreiche KI-Transformationen

A Day in the Life

Dein Tag beginnt oft mit einem Review der ML Model Performance Metriken und Monitoring Dashboards, um sicherzustellen, dass alle produktiven AI-Services optimal funktionieren. Anschließend führst du ein Technical Stand-up mit deinem AI Engineering Team durch, um den Fortschritt aktueller ML-Implementierungen zu besprechen und mögliche Herausforderungen bei der Model Deployment zu adressieren.

Der Vormittag wird häufig von Innovation Sessions mit Kunden geprägt, in denen du AI Use Cases evaluierst und technische Machbarkeitsstudien durchführst - sei es die Implementierung/Konzeptionierung von IDP, RAG systemen oder die Entwicklung einer Custom GenAI-Anwendung für Automatisierung. Dabei arbeitest du eng mit Product Ownern und Business Stakeholdern zusammen, um sicherzustellen, dass die KI-Lösung echten Mehrwert generiert.

Nachmittags konzentrierst du dich auf hands-on Development und Experimentation: Du optimierst Hyperparameter für bessere Model Performance, entwickelst neue Feature Engineering Pipelines oder implementierst Techniques wie Prompt Engineering und Fine-tuning für LLMs. Ein wichtiger Teil deiner Arbeit ist auch das Technical Mentoring von Junior AI Engineers - du teilst deine Expertise in Code Reviews und leitest Workshops zu modernen ML Engineering Practices.

Den Tag schließt du häufig mit Research und Innovation Aktivitäten ab, wo du neue AWS AI Services evaluierst, Proof-of-Concepts für emerging AI Technologies entwickelst oder an Thought Leadership Content wie Technical Blogs oder Conference Presentations arbeitest.

Qualifikationen

BASIC QUALIFICATIONS

• 3+ Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering, AI-Entwicklung und Deployment von ML-Modellen in produktiven Umgebungen
• Solide AWS AI/ML Services Kenntnisse (SageMaker, Bedrock, Comprehend, Rekognition, Textract) und deren Integration in Geschäftsanwendungen
• Programmier-Expertise in Python mit umfassender Erfahrung in ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face)
• MLOps und DevOps Kenntnisse für automatisierte ML-Pipelines, Model Versioning und Container-basierte Deployments
• Solide Mathematik- und Statistik-Grundlagen für das Verständnis von ML-Algorithmen und Model Evaluation
• Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Business-Probleme in AI-Lösungen zu übersetzen
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse für internationale AI-Projekte und globale Zusammenarbeit

Preferred Qualifications

• AWS AI/ML Zertifizierungen (Machine Learning Specialty, Data Analytics) oder vergleichbare Industry-Zertifikationen
• GenAI und LLM Expertise mit praktischer Erfahrung in Prompt Engineering, Fine-tuning und RAG-Implementierung
• Deep Learning Spezialisierung in Computer Vision, NLP oder Reinforcement Learning mit nachweisbaren Projekterfolgen
• Cloud-native AI Architecture Erfahrung mit Serverless ML, Edge AI und Multi-Cloud AI-Deployments
• Responsible AI Kenntnisse in Bias Detection, Explainable AI und AI Ethics für regulierte Branchen
• Research Background mit wissenschaftlichen Publikationen, Patents oder Beiträgen zu Open-Source ML-Projekten
• Industry-spezifische AI-Erfahrung in Bereichen wie Healthcare AI, FinTech ML oder Industrial IoT Analytics
• Thought Leadership durch AI Conference Presentations, Technical Blogging oder Community Contributions

Additional Information

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