GenAI Engineer (m/w/d)

Jobless; München; Vor Ort; EUR 90.000 - 150.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Weiterbildung Generative AI

Branchenübergreifende Projekte

Zugang zu Enterprise-LLMs

Offene, flache Umgebung

Münchner Büro

Deutschlandticket

EGYM Wellpass

Flexible Arbeitsumgebung

Zusammenfassung

Machine Learning Reply sucht einen GenAI Engineer (m/w/d) in München, der eigenständig Generative AI‑Modelle entwickelt, KI‑Pipelines erstellt und komplexe KI‑Projekte betreut. Sie arbeiten über verschiedene Tech-Stacks hinweg, berichten Kunden verständlich und begleiten Junioren beim Wissensaustausch.

Die Rolle bietet flexible Arbeitsformen, Weiterbildung und Zugang zu renommierten Partnern innerhalb der Reply‑Gruppe.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium mit technischem Hintergrund, z.B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Data Science oder ähnlich
• Erfahrung mit Generative AI, LLMs, NLP und KI‑Produktionssystemen; Kenntnisse in Python, R, Rust, PySpark oder SQL
• Erfahrung in Context Engineering, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder ähnlichen LLM-Techniken
• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure, Containerisierung und Deployment von KI-Modellen
• Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch und Englisch
• Lernbereitschaft, Teamfähigkeit und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären
• Gute Projektmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten

Aufgaben

• Eigenständige Entwicklung und Implementierung von Generative AI-Modellen und LLM‑Anwendungen
• Entwicklung und Wartung KI-Pipelines, APIs und interaktive Anwendungen
• Arbeit an komplexen KI‑Projekten und Übersetzung in technische Lösungen
• Enge Zusammenarbeit mit Kunden und verständliche Präsentation der Ergebnisse
• Arbeiten über verschiedene Technologie-Stacks hinweg (Azure, AWS, GCP, Databricks, LangChain, Hugging Face, OpenAI APIs, LLM-Frameworks, Cloud-Infrastruktur)
• Mentoring von Junior-Kolleg:innen und Wissenstransfer
• Teilnahme an Lernressourcen, Hackathons und Community-Präsenz

Kenntnisse

Generative AI

LLMs

NLP

Python

R

Rust

PySpark

SQL

Context Engineering

Prompt Engineering

Fine-Tuning

RAG

AWS

Azure

GCP

Cloud Deployment

Teamwork

Project Management

Ausbildung

Informatik / Data Science Studium

Tools

Docker

Kubernetes

Jobbeschreibung

Aufgaben

• Als GenAI Engineer (m/w/d) entwickelst und implementierst du eigenständig Generative-AI-Modelle, (Multi-)Agent-basierte LLM-Anwendungen und KI-basierte Lösungen für unsere kundenspezifischen Anforderungen. Dabei identifizierst und analytisierst du Probleme im Kontext von KI und generativen Modellen.

• Du entwickelst und wartest KI-Pipelines, APIs und interaktive Anwendungen und arbeitest an Komponenten wie Large Language Models, multimodalen Modellen, Knowledge Graphs und KI-gestützten Produkten.

• Die Arbeit an komplexen KI-Projekten, die Analyse von Geschäftsanwendungen für generative KI und die Übersetzung in technische Lösungen ergänzen deine Tätigkeiten.

• Du nutzt deine Kommunikationsstärke, um eng mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, deren Probleme im Kontext von GenAI zu analysieren und die Ergebnisse verständlich zu präsentieren.

• Du arbeitest über verschiedene Technologie-Stacks hinweg, z.B. Azure, AWS, GCP, Databricks, LangChain, Hugging Face, OpenAI APIs, LLM-Frameworks und Cloud-Infrastruktur.

• Du bist Mentor für Junior-Kolleg:innen im Bereich KI und sorgst für Wissenstransfer innerhalb des Teams.

• Du profitierst von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Möglichkeiten, deine technische Entwicklung im Bereich Generative AI voranzutreiben und in der Community präsent zu sein.

Benefits

• Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in Generative AI, LLM-Entwicklung und Cloud-Architektur

• Zugang zu branchenübergreifenden Projekten, z.B. Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel

• Kooperationen mit führenden Partnern in Cloud, AI/ML und AutoML und Zugang zu Enterprise-Versionen führender LLMs

• Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch

• Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke

• Deutschlandticket

• Unterstützung sportlicher Aktivitäten über EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe

• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kundenprojekten, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Requirements

• Abgeschlossenes Studium mit technischem Hintergrund, z.B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Data Science oder ähnliches

• Erfahrung mit Generative AI, LLMs, NLP und KI-basierten Produktionssystemen, Kenntnisse in Python, R, Rust, PySpark oder SQL

• Erfahrung in Context Engineering, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder ähnlichen LLM-Techniken

• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure, Containerisierung und Deployment von KI-Modellen

• Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch und Englisch

• Lernbereitschaft, Teamfähigig und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären

• Gute Projektmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten

Über Machine Learning Reply

Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.