Weitere Berufsbezeichnung:
AI Engineer;ML Engineer;AI Product Owner;Agentic AI Engineer
Stellenbeschreibung:
KI im Unternehmen wirksam machen - von der Idee bis zum produktiven Agenten
Du willst nicht nur über Künstliche Intelligenz sprechen, sondern sie wirklich bauen, skalieren und in reale Geschäftsprozesse integrieren? Für Auftraggeber im Digitalisierungsumfeld in Frankfurt am Main und Düsseldorf suchen wir erfahrene AI Engineer / AI Product Owner (m/w/d), die den Aufbau moderner, agentenbasierter KI-Lösungen aktiv vorantreiben - von LLMs über RAG-Systeme bis zu vollständig orchestrierten Multi-Agenten-Architekturen.
Die Positionen verfolgen einen konsequenten KI-First-Ansatz: Prozesse werden end-to-end analysiert, als KI-Skills bzw. Agenten produktiv gestellt und tief in bestehende Entwicklungs-, DevOps- und Geschäftsabläufe integriert - in regulierten, sicherheitskritischen Umfeldern mit hohem Gestaltungsspielraum.
AI Engineer (m/w/d) - LLM, Generative AI, AI Agents DevOps
KI-Use-Cases identifizieren und umsetzen - von der ersten Idee über den PoC bis zur produktiven, API-basierten Lösung
Agentenbasierte Systeme konzipieren und orchestrieren - Aufbau, Steuerung und Zusammenspiel von AI-Agenten in komplexen Systemlandschaften
LLMs, RAG Prompt-/Skill-Design - Entwicklung skalierbarer, technisch fundierter KI-Architekturen
DevOps, CI/CD GitOps mit KI optimieren - Einsatz von KI zur Verbesserung von Entwicklungsprozessen und operativen Abläufen
Schnittstellen und Systemanbindungen eigenständig umsetzen - API-Entwicklung sowie Integration von Unternehmensdaten und -systemen
Modelle strategisch auswählen - Bewertung von LLMs und Plattformen hinsichtlich Nutzen, Kosten, Skalierbarkeit und Risiko
Cloud- und On-Premise-Infrastruktur aufbauen - u. a. auf Basis von Microsoft Azure (inkl. Azure AI Foundry) und Linux
Qualität, Testing und Compliance sicherstellen - inklusive Dokumentation, Versionierung und Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen
Gehalt zwischen 75.000 und 110.000 je nach Erfahrung und Standort
Technologisch anspruchsvolles Umfeld mit viel Gestaltungsspielraum beim Aufbau moderner KI-Engineering-Ansätze
Arbeit an vorderster Front der praktischen KI-Integration - kein reines Proof-of-Concept-Umfeld, sondern echte produktive Verantwortung