Senior AI Engineer (w/m/x)

NTT America, Inc.; Hamburg; Remote; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Flexible hours

Home office

30 days vacation

Sabbatical

EU remote work

Benefits & perks program

Health & wellbeing

Job summary

NTT DATA sucht eine erfahrene Fachkraft für AI Delivery, um Machine-Learning- und GenAI-Modelle für Enterprise-Anwendungen in Insurance, Finance sowie Manufacturing & Automotive zu entwickeln und zu betreiben.

Sie konzipieren Datenaufbereitungs- und Inferenz-Pipelines, integrieren AI-Komponenten in bestehende Plattformen und arbeiten eng mit Data Scientists, MLOps-Engineers sowie Architekten zusammen, um stabile Produktionslösungen sicherzustellen.

Qualifications

• Gute Kenntnisse in Python und modernem Software-Engineering (Clean Code, Testing, Git).
• Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) und Modellbereitstellung.
• Praxis in Datenpipelines und Feature-Engineering (pandas, Spark, Beam).
• Erfahrung mit APIs und Cloud-Architekturen (Azure, AWS, GCP) sowie MLOps/LLMOps.

Responsibilities

• Entwicklung, Training und Evaluation von ML- und GenAI-Modellen für Enterprise-Anwendungen.
• Aufbau von Datenaufbereitungs- und Inferenz-Pipelines; PoCs bis zum produktiven Einsatz begleiten.
• Integration von AI-Komponenten in bestehende Systeme und Optimierung von Performance.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, MLOps- und Architektenteams; technische Beratung.
• Quality Engineering, Testing, Versionierung von Code, Modellen und Daten sowie Monitoring implementieren.

Skills

Python

PyTorch

TensorFlow

scikit-learn

Data pipelines

Pandas

Spark

Beam

API-Design

REST/FastAPI/Flask

Cloud (Azure/GCP/AWS)

Docker

Kubernetes

MLOps/LLMOps

Generative AI

Deutsch/Englisch

Tools

Spark

Beam

Docker

Kubernetes

REST

FastAPI

Flask

Job description

Wir sind Teil von NTT DATA, einem führenden Anbieter von Unternehmens- und Technologiedienstleistungen, KI und digitaler Infrastruktur mit einem Umsatz von über 30 Mrd. $. Als Global Top Employer betreut NTT DATA 75 % der Fortune Global 100-Unternehmen und entwickelt mit Expert:innen in über 70 Ländern gemeinsam innovative Lösungen, die dazu inspirieren, Neues zu wagen und Erfolge sichtbar zu machen. In der DACH-Region sind wir an 15 Standorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz vertreten.

Make this the place where you grow

NTT DATA liefert in der DACH Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) einen wesentlichen Wertbeitrag zum Unternehmensserfolg, in dem sie mittels ihrer horizontalen Portfolios und Services die IT-technologischen Anforderungen in allen Industriezweigen bedient. Die Business Unit "AI Delivery" bietet eine Funktion, mit deren Unterstützung insbesondere komplexere Anforderungen evaluiert, konzipiert und beantwortet werden können.

Deine Benefits

• Flexible Arbeitszeiten mit Gleitzeitregelung und Reisezeit ist Arbeitszeit

• Home-Office Möglichkeit sowie Vereinbarung mit Vergütungszuschuss inkl. Arbeitsplatzausstattung möglich

• 30 Tage Urlaub, zusätzlich sind der 24.12. und 31.12. arbeitsfreie Tage

• Sabbatical bis zu einem Jahr möglich

• Remote Work sowie mobiles Arbeiten im EU-Ausland möglich

• Attraktive Benefit- und Entgeltoptimierungsprogramme: betriebliche Altersvorsorge, JobRad, Jobticket, exklusive Rabatte über Corporate Benefits und vieles mehr

• Umfangreiche Gesundheits- und Vorsorgeangebote: verlängerte Entgeltfortzahlung im Krankheitsfall, Betriebsärztliche Betreuung, Unfallversicherung auch für Freizeitunfälle weltweit, Familienservice

• Interne und externe Weiterbildungsmöglichkeiten in der NTT DATA Academy mit fachlichen Trainings, Zertifizierungsangeboten, Soft-Skill-Schulungen, Udemy Zugang

• Diverse Communities und Initiativen (zu Diversity, Equity & Inclusion, ESG und mehr) mit Wissensaustausch auf Augenhöhe

• Teamorientierte Unternehmenskultur mit viel Gestaltungsspielraum

Deine Mission

• Du entwickelst, trainierst und evaluierst Machine-Learning- und GenAI-Modelle für produktive Enterprise-Anwendungen in Branchen wie Insurance, Finance sowie Manufacturing & Automotive und begleitest deren Weg von der Idee bis zum produktiven Einsatz.

• Du konzipierst und implementierst Datenaufbereitungs-, Feature-Engineering-, Trainings- und Inferenz-Pipelines und stellst einen stabilen Übergang von PoCs über MVPs bis hin zu produktiven AI-Lösungen sicher.

• Du integrierst AI-Komponenten, APIs und Services in bestehende Anwendungen und Plattformen, optimierst Performance, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz und sorgst für einen zuverlässigen Betrieb.

• Du arbeitest eng mit Data Scientists, MLOps-/LLMOps Engineers und Architects zusammen, um Prototypen in belastbare und wartbare Produktionslösungen zu überführen.

• Du verantwortest Quality Engineering durch Testing, Reproduzierbarkeit, Versionierung von Code, Modellen und Daten sowie eine nachvollziehbare technische Dokumentation und etablierst Monitoring, Observability und Drift-Erkennung für AI-Systeme.

• Du unterstützt Kundenprojekte, RFPs und RFIs durch technische Beratung, Aufwandsschätzungen und Strukturierung von Workpackages und übernimmst – abhängig von deiner Seniorität – Ownership für Teilsysteme, technische Workstreams, Engineering-Standards, Workshops und die Kommunikation mit Kunden.

Dein Skillset

• Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python und modernem Software Engineering, einschließlich Clean Code, Testing, Debugging, Git und Code Reviews.

• Du bringst praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn sowie mit Modelltraining, Evaluation, Optimierung und produktiver Bereitstellung mit.

• Du hast Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Feature-Engineering-Prozessen mit Technologien wie pandas, Spark, Beam oder vergleichbaren Toolchains und verstehst die Bedeutung von Data Quality.

• Du entwickelst APIs und Services (z. B. REST, FastAPI oder Flask) und kennst die Integration von AI-Lösungen in Enterprise-Umgebungen sowie moderne Cloud- und Cloud-Native-Architekturen auf Azure, GCP oder AWS.

• Du verfügst über Kenntnisse in Containerisierung und Deployment mit Docker sowie idealerweise Kubernetes und bringst Erfahrung oder ein solides Verständnis von MLOps/LLMOps, Monitoring, Versionierung, Retraining und produktiven AI-Betriebsmodellen mit.

• Du hast Erfahrung oder großes Interesse an Generative AI und Large Language Models, beispielweise in den Bereichen RAG, Embeddings, Vector Stores, Prompt Engineering und Guardrails, kommunizierst verhandlungssicher auf Deutsch und sehr gut auf Englisch und kannst technische Themen verständlich gegenüber Kunden und Stakeholdern vermitteln.

Mit uns hast du unzählige Möglichkeiten, groß zu denken, mutig zu handeln und Verantwortung zu übernehmen. Gestalte deine Zukunft in einer Kultur, die Zugehörigkeit lebt und dir Raum für Lernen und Networking gibt.

Vielfalt ist ein unverzichtbarer Teil unseres Erfolges und unserer Unternehmenskultur. Frei von Vorurteilen im Hinblick auf Geschlecht, sexuelle Orientierung, Alter, ethnische und soziale Herkunft, Religion oder Behinderung freuen wir uns dich kennenzulernen. Menschen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt.