Inserat online seit: 9 Juni
Aufgaben der Stelle
Im Auftrag unseres Mandanten suchen wir eine erfahrene Persönlichkeit für die Weiterentwicklung produktiver KI-Systeme. Unser Auftraggeber ist ein technologiegetriebenes Unternehmen mit starkem Fokus auf datenintensive Prozesse und automatisierte Workflows. Das Unternehmen zeichnet sich durch innovative Ansätze in der Systemintegration aus und bietet ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit direkter Anbindung an die Führungsebene. Ihre Aufgaben Entwicklung und Skalierung komplexer Multi-Agenten-Systeme zur Automatisierung kritischer Geschäftsprozesse in regulierten Umgebungen Architektonische Konzeption und Betrieb hybrider LLM-Infrastrukturen unter Einbezug lokaler vLLM-Inferenzcluster und kommerzieller API-Modelle Implementierung robuster ML-Pipelines mit kontinuierlichem Monitoring, Data-Drift-Erkennung und automatisiertem Retraining produktiver Modelle Design standardisierter MCP-Server-Interfaces für sichere Inferenz und deterministische Tool-Bereitstellung in Agenten-Ökosystemen Strategische Evaluierung und produktive Integration von Machine Learning-Architekturen für operative und analytische Kernprozesse Standortübergreifende Übertragung erprobter KI-Lösungen unter Berücksichtigung regulatorischer Compliance-Anforderungen Ihre Benefits Direkter Zugriff auf dedizierte Bare-Metal GPU-Cluster für ungehinderte Entwicklung und Prototyping Überdurchschnittliches Vergütungspaket mit langfristigen Entwicklungsperspektiven in einer zukunftsorientierten Position Flexible Arbeitsgestaltung mit Remote-Anteil und modernster technischer Ausstattung Interdisziplinäre Zusammenarbeit auf Augenhöhe mit fachlichen Entscheidungsträgern und direkter Einbindung in strategische Technologie-Roadmaps Kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu neuesten Technologie-Trends im KI-Umfeld Ihr Profil Fundierte Expertise in modell-agnostischer Systemarchitektur mit nachweislicher Erfahrung in Trade-off-Analysen zwischen kommerziellen APIs und lokalen Open-Weight-Modellen Praktische Umsetzungserfahrung in Agentic Engineering, idealerweise mit LangChain/LangGraph oder vergleichbaren Frameworks für State-Machine-Orchestrierung Hervorragende Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit ML-Ökosystemen (HuggingFace, PyTorch), inklusive Konzepten wie KV-Cache, Quantisierung und Tensor Parallelism End-to-End MLOps-Erfahrung mit produktiver Modell-Bereitstellung, inklusive Tracking-Frameworks und automatisierter Evaluierungs-Pipelines Nachgewiesene Produktionserfahrung in Computer Vision, NLP/Dokumentenverarbeitung oder LLM-Integration mit Fokus auf praxisorientierte Lösungsansätze Ausgeprägte Kommunikationsstärke zur verständlichen Vermittlung komplexer Systemdesign-Entscheidungen an interdisziplinäre Stakeholder
