Senior KI-Ingenieur (m/w/d)

Deutsche Telekom; Gijón; Hybride; EUR 90 000 - 120 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Krankenversicherung

Essensgutscheine

Kinderbetreuung

Transport

Telemedizin

Lebens- und Unfallversicherung

Sozialfonds

4 Wochen Telearbeit pro Jahr

Résumé du poste

T-Systems sucht einen hoch erfahrenen AI/ML Engineer zur Design, Entwicklung und Industrialisierung von KI- und ML-Lösungen in Produktionsumgebungen. Sie arbeiten an MLOps-Plattformen, Pipelines und der Integration in Unternehmensprozesse.

Sie leiten technische Entscheidungen, betreuen andere Engineers und arbeiten in multidisziplinären Teams nach agilen Methoden. Gap: Fokus auf Sicherheit, Governance und Scalability.

Qualifications

• Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Design, Entwicklung und Industrialisierung von AI/ML-Lösungen in Geschäftsumgebungen.
• Fundierte Software-Engineering-Fähigkeiten und Kenntnisse von MLOps-Plattformen.
• Beherrschung von Python und dem AI/ML-Ökosystem.
• Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und Hugging Face Transformers.
• Kenntnisse in CI/CD, Docker, Kubernetes und Git.

Responsabilités

• Design, Entwicklung und Leitung der Implementierung von AI/ML-Lösungen für Produktionsumgebungen.
• Definition, Implementierung und Weiterentwicklung von MLOps-Plattformen und Pipelines über den gesamten Lebenszyklus.
• Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams zur Industrialisierung von Modellen.
• Entwurf von APIs, Microservices und Architekturen zur Integration von KI-Modellen in Geschäftsprozesse.
• Einführung guter Software-Engineering-Praktiken, automatisierte Tests, Code-Reviews und Observability.
• CI/CD-Prozesse für KI-Anwendungen und Modelle implementieren.
• Modell-Monitoring-Strategien definieren inkl. Drift-Erkennung und Datenqualität.

Connaissances

Python

AI/ML-Engineering

MLOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

REST-APIs

Microservices

Cloud

Azure

AWS

GCP

Data-Plattformen

Teamführung

Outils

Git

Terraform

Prometheus

Grafana

Description du poste

Deine Aufgabe

Diese Rolle umfasst das Design, die Entwicklung und die Leitung der Implementierung fortschrittlicher

Deine Aufgabe

Diese Rolle umfasst das Design, die Entwicklung und die Leitung der Implementierung fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz- und Machine Learning-Lösungen für Produktionsumgebungen, wobei deren Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit sichergestellt wird. Du definierst, implementierst und entwickelst MLOps-Plattformen und Pipelines, die den gesamten Lebenszyklus von Modellen automatisieren.

Aufgaben

• Design, Entwicklung und Leitung der Implementierung fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz- und Machine Learning-Lösungen für Produktionsumgebungen, wobei deren Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit sichergestellt wird.
• Definition, Implementierung und Weiterentwicklung von MLOps-Plattformen und Pipelines, die den gesamten Lebenszyklus von Modellen automatisieren: Training, Validierung, Versionierung, Deployment, Monitoring und Governance.
• Enge Zusammenarbeit mit Data Science-Teams zur Industrialisierung von Modellen, wobei Prototypen und Notebooks in leistungsstarke produktive Services transformiert werden.
• Design und Entwicklung von APIs, Microservices und Architekturen zur Integration von KI-Modellen und LLMs in Geschäftsanwendungen und Geschäftsprozesse.
• Leitung der Einführung guter Software-Engineering-Praktiken, einschließlich automatisierter Tests, Code-Reviews, technischer Dokumentation, Observability und modularem Design.
• Design und Implementierung von CI/CD-Prozessen für KI-Anwendungen und Modelle, wobei Automatisierung und Continuous Delivery gefördert werden.
• Definition und Implementierung von Modell-Monitoring-Strategien, einschließlich Performance-Metriken, Drift-Erkennung, Datenqualität, Erklärbarkeit und Alerting.
• Integration von KI-Lösungen in Datenplattformen, Cloud-Architekturen und Geschäftsökosysteme, wobei hohe Standards in Bezug auf Sicherheit, Performance und Resilienz sichergestellt werden.
• Mitwirkung am Design von Referenzarchitekturen für KI-Lösungen, Etablierung technischer Standards, Entwicklungsmuster und Best Practices innerhalb der Organisation.
• Tätigkeit als technische Referenz, Bereitstellung von Mentoring für Junior-Profile und Zusammenarbeit bei technologischen Entscheidungen und der Weiterentwicklung der KI-Plattform.
• Arbeit in multidisziplinären Teams nach agilen Methoden, Zusammenarbeit mit Bereichen wie Business, Engineering, Architektur und Operations, um die Wirkung von KI-Lösungen zu maximieren.

Dein Profil

Wir suchen einen hocherfahrenen AI/ML Engineer mit umfassender Expertise im Design, der Entwicklung und Industrialisierung fortschrittlicher Artificial Intelligence- und Machine Learning-Lösungen. Der ideale Kandidat sollte über ausgeprägte Software-Engineering-Fähigkeiten, fundierte Kenntnisse von MLOps-Plattformen, Cloud-Architekturen und die Fähigkeit verfügen, technische Entscheidungen zu leiten und andere Engineers zu betreuen.

Muss-Kriterien

• Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Design, der Entwicklung und Industrialisierung von Artificial Intelligence-, Machine Learning- oder Generative AI-Lösungen in Geschäftsumgebungen
• Ausgeprägte Erfahrung im Software Engineering unter Anwendung von Prinzipien des Designs, der Architektur, automatisierten Tests, Code Review, Dokumentation und guter Entwicklungspraktiken
• Beherrschung von Python und des AI/ML-Ökosystems
• Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und Hugging Face Transformers
• Erfahrung mit Bibliotheken für Generative AI
• Nachweisbare Erfahrung im Design und der Implementierung von MLOps-Plattformen und Pipelines, die den vollständigen Lebenszyklus von AI-Modellen und Anwendungen abdecken
• Fortgeschrittene Kenntnisse der Versionskontrolle mit Git
• Fortgeschrittene Kenntnisse von Integrations- und Continuous Deployment (CI/CD)-Prozessen
• Erfahrung in der Containerisierung und Orchestrierung von Anwendungen mit Docker und Kubernetes
• Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von AI-Services mittels REST APIs
• Erfahrung mit Microservices-Architektur
• Erfahrung mit Batch-Verarbeitung
• Erfahrung mit ereignisorientierten Architekturen
• Erfahrung mit Cloud-Architekturen auf Azure, AWS oder Google Cloud Platform unter Nutzung nativer Services für AI, Daten und Deployment
• Kenntnisse in der Integration von AI-Lösungen mit Datenplattformen, verteilten Architekturen und Geschäftsökosystemen
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams
• Fähigkeit, technische Entscheidungen zu leiten
• Fähigkeit, andere Engineers zu betreuen
• Fähigkeit, komplexe Lösungen an unterschiedliche Profile zu kommunizieren

Von Vorteil

• Erfahrung mit Generative AI, einschließlich der Entwicklung von Anwendungen auf Basis von LLMs
• Erfahrung mit RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Erfahrung mit intelligenten Agenten und Orchestrierung unter Verwendung von Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder Semantic Kernel
• Erfahrung mit AI-Plattformen und MLOps wie Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLFlow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker oder äquivalenten Plattformen
• Kenntnisse in Monitoring, Observability und Evaluierung von AI-Anwendungen, einschließlich Performance-Metriken, Qualität, Model Drift, Traceability und Tools wie Prometheus, Grafana oder OpenTelemetry
• Erfahrung mit Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, ARM, CloudFormation oder ähnlich)
• Erfahrung mit Automatisierung von Cloud-Umgebungen
• Kenntnisse moderner Datenarchitekturen
• Kenntnisse verteilter Verarbeitung
• Erfahrung mit Tools wie Spark, Databricks oder äquivalenten Plattformen
• Erfahrung in der Definition von Referenzarchitekturen, technischen Standards und Best Practices für AI-Lösungen in der Produktion
• Kenntnisse von Aspekten im Zusammenhang mit AI Governance
• Kenntnisse in Sicherheit, Datenschutz, Responsible AI und regulatorischer Compliance
• Relevante Zertifizierungen in Cloud- oder AI-Technologien, wie Microsoft Azure AI Engineer, Azure AI Foundry, AWS Machine Learning Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer oder äquivalent

Über uns

T-Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. Wir schaffen sinnvolle Technologie, um einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft zu erzielen. Wir suchen neugierige Talente, die lernbegierig sind, Herausforderungen annehmen und Ideen liefern, die die Erfahrung unserer Kunden transformieren. Wir vertrauen Menschen: Wir bieten Autonomie, kontinuierliche Unterstützung und ein kollaboratives Umfeld, in dem wir ohne Grenzen wachsen können. Wir sind ein globales Team, geleitet von Respekt, Integrität und der Leidenschaft, jeden Tag besser zu werden.

Umfeld und Flexibilität

• Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld
• T-Social: soziale Initiativen (Sport, Gemeinschaft, Gesundheit)
• Hybrides Arbeitsmodell (Telearbeit/Präsenz)
• Flexible Arbeitszeiten
• 4 Wochen Telearbeit pro Jahr

Berufliche Entwicklung

• Maßgeschneiderte Schulungen: Zugang zu Coursera, damit du lernen kannst, was du willst, wann du willst
• Wöchentliche Sprachkurse (Englisch, Spanisch und Deutsch)
• Globale Mentoring-Sessions und Experience Days

Vergütung Und Benefits

• Flexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport)
• Telemedizin
• Lebens- und Unfallversicherung
• Sozialfonds

Wohlbefinden und Freizeit

• Mehr als 26 Arbeitstage Urlaub pro Jahr
• Kostenloser Zugang zu Spezialisten (Gesundheit, Wellness und Rechtsberatung)
• 100% des Gehalts im Falle von Krankheitsurlaub