Senior KI-Ingenieur (m/w/d)

Deutsche Telekom; Granada; Híbrido; EUR 90.000 - 130.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Flexible Arbeitszeiten

4 Wochen Telearbeit pro Jahr

Krankenversicherung

Essensgutscheine

Kinderbetreuung

Transportbudget

Telemedizin

Descripción de la vacante

Deutsche Telekom/T-Systems sucht eine/n hoch erfahrene/n AI/ML Engineer zum Design, Entwicklung und Industrialisierung anspruchsvoller KI-/ML‑Lösungen in Produktionsumgebungen. Sie definieren MLOps-Plattformen, Pipelines und Governance über den Modelllebenszyklus; arbeiten eng mit Data-Science-Teams zusammen, um Prototypen in produktive Services zu überführen.

Sie entwickeln REST‑APIs und Microservices, gestalten KI‑Integrationen in Geschäftsanwendungen, fördern Best Practices im

Formación

• Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Design, Entwicklung und Industrialisierung von KI-/ML-Lösungen.
• Fundierte Software-Engineering-Fähigkeiten; Architekturen, Tests, Dokumentation.
• Beherrschung von Python und AI/ML-Ökosystemen.
• Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und Hugging Face Transformers.
• Nachweisliche Erfahrung mit MLOps-Plattformen, CI/CD, Docker/Kubernetes.
• REST-APIs, Microservices-Architektur und Cloud-Umgebungen (Azure/AWS/GCP).
• Kenntnisse von Data-Plattformen, Sicherheit, Governance und Observability.

Responsabilidades

• Design, Entwicklung und Industrialisierung fortschrittlicher AI/ML-Lösungen in Produktionsumgebungen.
• Definition und Weiterentwicklung von MLOps-Plattformen und Pipelines über den gesamten Modelllebenszyklus.
• Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams zur Industrialisierung von Prototypen.
• Entwurf von APIs, Microservices und Architekturen zur KI-Integration in Geschäftsanwendungen.
• Führung von Software-Engineering-Praktiken, Tests, Code-Reviews und Dokumentation.
• Implementierung von CI/CD für KI-Anwendungen und Monitoring-Strategien.
• Integration von KI-Lösungen in Cloud-Architekturen und Datenplattformen.

Conocimientos

Python

PyTorch

TensorFlow

scikit-learn

Hugging Face Transformers

MLOps-Plattformen

Cloud-Architekturen

CI/CD

Docker

Kubernetes

REST-APIs

Microservices

Batch-Verarbeitung

Ereignisgesteuerte Architekturen

Azure

AWS

Google Cloud Platform

Datenplattformen

AI Governance

Herramientas

Git

LangChain

LlamaIndex

Descripción del empleo

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, wobei technische Standards, Entwicklungsmuster und Best Practices innerhalb der Organisation etabliert werden.
• 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 den Bereichen 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 dem AI/ML-Ökosystem
• 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 in der Arbeit mit AI-Plattformen und MLOps wie Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLFlow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker oder gleichwertigen 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 gleichwertigen 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 gleichwertig

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