Senior AI Engineer - GenAI & Enterprise ML (Remote/Hybrid)

ITrheinmain

United States

Hybrid

USD 120,000 - 180,000

Full time

7 days ago

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Benefits offered by this job

Flexible Arbeitszeiten

Home-Office möglich

30 Tage Urlaub

Sabbatical bis zu 1 Jahr

Remote Work EU-Ausland möglich

Betriebliche Altersvorsorge

JobRad/Jobticket

Corporate Benefits

Job summary

NTT DATA Deutschland SE sucht eine erfahrene Fachkraft für Machine Learning und Generative AI, um ML-Modelle von der Idee bis zur produktiven Lösung zu begleiten. Sie entwickeln Datenpipelines, integrieren AI-Services in Enterprise-Anwendungen und arbeiten eng mit Data Scientists und MLOps-Teams zusammen.

Sie verfügen über sehr gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit PyTorch/TensorFlow, API-Entwicklung (REST/FastAPI/Flask) sowie Cloud-Architekturen (Azure/GCP/AWS) und bringen Kenntnisse in

Qualifications

Expertenwissen in Python und moderner Software-Entwicklung, inkl. Clean Code, Testing und Code Reviews.
Praxis mit ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn) sowie Modelltraining und Deployment.
Erfahrung mit Datenpipelines (pandas, Spark, Beam) und Data Quality.
APIs/Services-Entwicklung (REST, FastAPI, Flask) und Cloud-Architekturen (Azure, AWS, GCP).
Erfahrung oder starkes Interesse an MLOps/LLMOps, Monitoring und Retraining.

Responsibilities

Entwicklung, Training und Evaluierung von ML- und GenAI-Modellen für Enterprise-Anwendungen.
Konzeption und Implementierung von Datenaufbereitungs-, Feature-Engineering-, Trainings- und Inferenz-Pipelines.
Integration von AI-Komponenten in bestehende Anwendungen und Plattformen, Optimierung von Performance und Skalierbarkeit.
Zusammenarbeit mit Data Scientists, MLOps-/LLMOps-Engineers und Architekten zur Produktion wartbarer Lösungen.
Technische Beratung, Aufwandsschätzung und Strukturierung von Workpackages für Kundenprojekte.

Skills

Python

Clean Code

Testing

Debugging

Git

Code Reviews

PyTorch

TensorFlow

scikit-learn

Datenpipelines

Pandas

Spark

Beam

REST

FastAPI

Flask

Azure

GCP

AWS

Docker

Kubernetes

MLOps/LLMOps

Monitoring

Versionierung

Retraining

Generative AI

LLMs

RAG

Embeddings

Prompt Engineering

Guardrails

Deutsch/Englisch Kommunikation

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