Prompt Engineer (m/w/d)
Was wir bieten:
- Gestaltungsspielraum in einer zukunftsweisenden Rolle an der Schnittstelle von KI und Medien
- Kollegiales, kreatives Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen
- Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeitsmodell (2 mobile Arbeitstage pro Woche)
- Weiterbildungsbudget und Zugang zu Fachkonferenzen im KI-Bereich
- Mitarbeiterrabatte auf alle Titel des Motor Presse Stuttgart-Portfolios
- Moderne Büroräume im Herzen Stuttgarts mit optimaler ÖPNV-Anbindung
- Betriebsarzt
- Zuschuss Firmenticket
- Fitnessangebote
- flexible Arbeitszeiten
- Verkehrsanbindung
- Kantine
- Rabatte
- mobiles Arbeiten
Diese Aufgaben erwarten Dich:
- Entwicklung, Optimierung und Pflege von Prompts für redaktionelle, produktive und operative KI-Anwendungen (z. B. GPT‑4o, Claude, Gemini)
- Enge Zusammenarbeit mit Redaktionen, Product Managern und dem Tech‑Team zur Integration von KI‑Workflows in bestehende Prozesse
- Aufbau und Pflege einer internen Prompt‑Bibliothek sowie Dokumentation von Best Practices
- Evaluierung neuer KI‑Modelle und Tools sowie Empfehlung geeigneter Lösungen für spezifische Use Cases
- Durchführung von Workshops und Schulungen für redaktionelle Teams zum Thema KI‑gestützte Produktion
- Qualitätssicherung von KI-generierten Inhalten und Entwicklung geeigneter Evaluierungsrahmen
- Beobachtung aktueller Entwicklungen im Bereich Generative AI und Prompt Engineering
Das bringst Du mit:
- Prompt Engineering mit großen Sprachmodellen (LLMs)
- NLP‑Grundlagen und die Funktionsweise aktueller KI‑Modelle
- KI‑Plattformen und APIs (OpenAI, Anthropic, Google AI etc.)
- Analytische und strukturiertes Problemlösen
- Sehr gute Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
Pluspunkte / Nice to have:
- Python/Scripting zur Automatisierung von Prompt‑Pipelines
- Erfahrung im Medienumfeld oder mit Content‑getriebenen Produkten
- Redaktionserfahrung oder tiefes Verständnis redaktioneller Abläufe
- RAG‑Architekturen (Retrieval‑Augmented Generation) und Vektordatenbanken (Embeddings, Chunking, Retrieval, Quellenbezug)
- Evaluierung und Fine‑Tuning von Sprachmodellen