Lead AI Engineer (m/w/x)

zeissgroup; Oberkochen; Vor Ort; EUR 90.000 - 140.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ZEISS sucht eine erfahrene Fachkraft zur Konzeption und Realisierung von AI-Prototypen und zur Integration von AI-Frameworks. Sie arbeiten eng mit Fachbereichen zusammen, um Anforderungen in technische Konzepte zu übersetzen.

Sie beraten Teams bei der Einführung von AI-Technologien, erstellen Roadmaps und führen Workshops durch, um Akzeptanz und Verständnis zu fördern. Eine interne AI-Community stärkt Wissensaustausch und Zusammenarbeit.

Qualifikationen

• Universitätsabschluss in Informatik oder Ingenieurwissenschaften.
• 5+ Jahre Berufserfahrung in Entwicklung/Integration von Softwarelösungen.
• Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit modernen AI-Systemen (Generative AI, LLMs).
• Erfahrung in der schnellen Prototypisierung und im Aufbau von agentenbasierten AI-Anwendungen.
• Fähigkeit, AI-Technologien im unternehmerischen Kontext zu bewerten und deren Potenziale zu demonstrieren.

Aufgaben

• Konzeption und Prototyping von AI-Lösungen und Auswahl von Frameworks.
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Übersetzung von Anforderungen.
• Beratung und Enablement von Teams bei AI-Technologien, inklusive Roadmaps.
• Workshop-, Schulungs- und Trainingsangebote zur Förderung der Akzeptanz von AI-Technologien.

Kenntnisse

Python

LLMs

Agentic AI

Rapid prototyping

Ausbildung

Universitätsabschluss in Informatik oder Ingenieurwissenschaften oder vergleichbare Fachrichtung

Tools

LangChain

LangGraph

Microsoft Semantic Kernel

AutoGen

FastAPI

Docker

Qdrant

Azure AI Search

Jobbeschreibung

Ihre Rolle

Konzeption und Prototyping: Auswahl und Integration von AI-Frameworks, Modellen und Plattformen, die den Anforderungen der Organisation entsprechen Entwicklung von agentenbasierten AI-Prototypen (Agentic AI) unter Nutzung von Cloud- und On-Premise-APIs.

Zusammenarbeit mit Fachbereichen, um Anforderungen zu verstehen und in technische Konzepte zu übersetzen.

Beratung und Enablement: Unterstützung von Teams bei der Einführung von AI-Technologien, einschließlich der Erstellung von Roadmaps und Handlungsempfehlungen.

Durchführung von Workshops, Schulungen und Trainings, um die Akzeptanz und das Verständnis für AI-Technologien zu fördern.

Aufbau einer internen AI-Community, um den Wissensaustausch und die Zusammenarbeit zu stärken.

Zusammenarbeit mit zentralen Stakeholdern: Enge Abstimmung mit dem Enterprise Architecture Management, um sicherzustellen, dass AI-Lösungen in die übergreifende Unternehmensarchitektur integriert werden können.

Zusammenarbeit mit IT Security, um Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen frühzeitig zu berücksichtigen und alle Lösungen entsprechend abzusichern.

Unterstützung bei der Übergabe von erfolgreichen Prototypen an IT- und Entwicklungsteams für die Weiterentwicklung und Skalierung.

Trendbeobachtung und Innovation: Aktive Auseinandersetzung mit aktuellen Trends und Entwicklungen im Bereich AI (Trend Radar).

Identifikation neuer Technologien und Ansätze, die für ZEISS relevant sein könnten, und Bewertung ihres Potenzials für die Organisation.

Messbare Ergebnisse: Dokumentation und Kommunikation der Ergebnisse von Pilotprojekten anhand von KPIs wie Zeitersparnis, Prozessverbesserungen und Innovationspotenzial.

Ihr Profil

Ausbildung: Universitätsabschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung.

Berufserfahrung: Mindestens 5 Jahre relevante Berufserfahrung in der Entwicklung und Integration von Softwarelösungen, davon mindestens 2 Jahre Erfahrung mit modernen AI-Systemen (z. B. Generative AI, LLMs, Agentic AI).

Erfahrung in der schnellen Prototypisierung und im Aufbau von agentenbasierten AI-Anwendungen.

Nachweisbare Fähigkeit, AI-Technologien in einem unternehmerischen Kontext zu bewerten und deren Potenziale zu demonstrieren.

Technologische Kompetenzen: Fundierte Kenntnisse in Python für die AI-Entwicklung sowie Verständnis von .NET/C# Schnittstellen zur Systemintegration.

Erfahrung mit Agentic Frameworks und Orchestrierungstools wie LangChain (LangGraph), Microsoft Semantic Kernel oder AutoGen.

Kompetenz im Umgang mit LLMs, sowohl Cloud-basiert (z. B. Azure OpenAI) als auch On-Premise/Local (z. B. mittels vLLM, Ollama, Hugging Face) praktische Erfahrung mit RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation) und Vektordatenbanken (z. B. Qdrant, Azure AI Search).

Vertrautheit mit API-Entwicklung (z. B. FastAPI) und Containerisierung (Docker) zur Bereitstellung funktionaler Prototypen.

Persönliche Fähigkeiten: Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich für verschiedene Zielgruppen aufzubereiten.

Begeisterung für AI und die Fähigkeit, andere für diese Technologien zu inspirieren.

Ausgeprägte Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern, insbesondere Enterprise Architecture Management und IT.

Pragmatismus, um innovative Lösungen schnell und effizient zu entwickeln.

Your ZEISS Recruiting Team: Friederike Kirklar-Harms