Übernahme der technischen Verantwortung für ein laufendes GenAI-Projekt Weiterentwicklung bestehender GenAI-Pipelines zur Verarbeitung großer Dokumentenmengen Implementierung und Optimierung von LLM-basierten Textverarbeitungsprozessen Extraktion von Insights aus Dokumentenablagen Klassifikation, Zusammenfassung, semantische Suche Generierung von Texten und Antworten Integration von GenAI-Methoden in bestehende Unternehmenssysteme, inkl.: Entwicklung und Pflege von REST-APIs und weiteren Schnittstellen Anbindung an interne Systeme und Datenquellen Arbeiten in einer Azure-Cloud-Umgebung Qualitätssicherung und Stabilisierung der bestehenden Lösung Technische Beratung des Fachbereichs Fundierte Erfahrung als AI Engineering Sehr gute GenAI Erfahrung Erfahrung mit LEMS Erfahrung mit Azure Datenbanksysteme: Azure Blob Storage Erfahrung mir Legacy Systemen Document Intelligence Python API-Entwicklung (u.a.
Wir freuen uns! Noch ein kurzer Hinweis zum obligatorischen Sternchen (*): Wir suchen M/E/N/S/C/H/E/N – Deine Stärken und Deine Persönlichkeit zählen. Alles andere ist super, wenn es Dich glücklich macht. Wir leben Vielfalt und Chancengleichheit schon lange, das ist nichts Neues für uns.
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Desirable knowledge in Java/.net. Knowledge of security protocols and devices such as stateful firewall, IPS, VPN, IPSec, TLS and L2-4 security. Strong initiative and hands-on mentality Strong communication and teamwork skills paired with intercultural competence.
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Du glänzt sowohl im Bereich KI als auch im Software Engineering? Du bist bereit für den nächsten Schritt und suchst einen Ort, an dem du in einer dynamischen und unterstützenden Umgebung weiter wachsen und dich entwickeln kannst? Dann schließe dich uns an und werde Teil unserer Mission!
Konzeption und Implementierung moderner Datenarchitekturen für Anwendungen wie semantische Suche, Knowledge-Management und Text-to-SQL Anforderungsanalyse und -definition und Entwicklung skalierbarer Daten- und KI-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit Kund/innen Implementierung von Datenpipelines und -infrastrukturen für große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten Sicherstellen der Datenqualität, Sicherheit und Governance und Erarbeitung von Best Practices Aufbau und Betrieb skalierbarer Cloud-Infrastrukturen, automatisiere Deployments und Monitoring Strategische Beratung zu Datenarchitekturen, Technologien und Tools Aktiver Wissenstransfer im Team zur Weiterentwicklung des Data Engineerings anhand moderner NLP-Ansätzen wie LLMs, Embeddings, Knowledge Graphs und RAG Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung Einschlägige Berufserfahrung in Data Engineering und idealerweise auch Data Architecture Sehr gute Kenntnisse in der Programmierung mit Python, SQL und Shell Sicherer Umgang mit Infrastructure-as-Code, z.B.
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