## Aufgaben Als (Junior) AI Application Engineer (m/w/d) entwirfst und entwickelst du KI-gestützte Anwendungen und Produktfunktionen für Unternehmenskunden. Zu deinen Aufgaben gehören: - Konzeption und Entwicklung von KI-Anwendungen wie Enterprise-Assistenten, Copiloten, semantischen Suchplattformen und Automatisierungssystemen - Unterstützung bei der Entwicklung von LLM-basierten Lösungen (inkl. RAG) sowie End-to-End-KI-Produkten unter Integration von APIs, Unternehmensdaten und Backend-Services - Aufbau skalierbarer KI-Microservices, APIs sowie Vektorsuche-, Embedding- und Retrieval-Systeme - Schnelles Prototyping von KI-Features und deren Weiterentwicklung zu produktiven Systemen - Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, KI-Ingenieuren und Kunden zur Entwicklung wirkungsvoller Lösungen - Deployment von KI-Systemen in Cloud- und Produktionsumgebungen unter Nutzung moderner DevOps-Praktiken - Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Observability durch CI/CD, Monitoring und containerisierte Deployments ## Benefits - Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science - Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch - Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke - Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket - Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe - Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit ## Qualifikationen - Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Bereich - Programmierkenntnisse in Python und modernen Backend-Frameworks sowie Erfahrung mit KI-, Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen - Erste Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme, APIs und Microservices sowie Kenntnisse in RAG, Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien - Praxis in Containerisierung und DevOps (z. B. Docker, CI/CD, Kubernetes) sowie Deployment von KI-Services in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) - Berührungspunkte mit relevanten Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) - Kenntnisse in Monitoring, Observability sowie Evaluation und Optimierung von LLM-Systemen - Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Workshops und Kommunikation ## Über Machine Learning Reply Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.