Senior Software Engineer mit AI/ML Skills

• Mehrjährige Erfahrung (mind. 5 Jahre) in der Entwicklung von AI/ML-Anwendungen und/oder Software Entwicklung moderner Applikationen
• Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
• Sehr gute Kenntnisse in Python und relevanten AI/ML-Frameworks (z.B. PyTorch, scikit-learn) sowie Erfahrung mit modernen Backend-Stacks (z.B. FastAPI)
• Fundiertes Know-how in Softwareentwicklung, Architekturen und Technologien: Java und/oder .Net, moderne Web-UIs (Angular, React, Vue.js), Datenbanken (PostgreSQL, MS SQL, MongoDB, Redis), Best Practices (DDD, Agile, Cloud-native, TDD...)
• Erfahrung mit Cloud-Services, speziell in Bezug auf ML/AI-Services (bevorzugt auf Azure)
• Praktische Erfahrung im Aufbau von AI-Architekturen - von klassischen ML-Pipelines bis hin zu komplexen GenAI-Lösungen wie RAG, Agentic Workflows oder dem Model Context Protocol (MCP)
• Du kennst dich mit Embeddings, Transformer-Architekturen und Prompt Engineering aus
• Starke Software Engineering Skills: Fähigkeit, sauberen, wartbaren Code zu schreiben - Clean Code ist für dich selbstverständlich
• Erfahrung mit MLOps, Deployment und Infrastruktur - z.B. Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow, Azure ML
• Erfahrung in der Arbeit mit CI/CD-Pipelines und GitOps-Workflows
• Erfahrung und Know-How im Umgang mit Agentic Coding Tools wie Claude Code
• Sicherer Umgang mit SQL und NoSQL Datenbanken und gängigen Speicherlösungen
• Deutsch und Englisch sicher in Wort und Schrift

* Spannende und innovative Projekte für unsere Kunden. Je nach Bedarf begleiten wir den Prozess mit Kreativ-Workshops, entwickeln Proof-of-Concepts und setzen die Lösungen gemeinsam um * Wir nutzen ein breites Spektrum an AI/ML-Technologien - von klassischem Supervised Learning bis hin zu explorativen GenAI-Ansätzen wie Agentic AI oder dem Model Context Protocol (MCP). Je nach Bedarf arbeiten wir mit RAG-Architekturen, primär in der Azure Cloud, aber auch in anderen Umgebungen oder mit Open-Weights-Modellen * Unsere Lösungen bauen oft auf dem Python-Ökosystem auf - von Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder scikit-learn über GenAI-Toolkits wie LangChain oder LlamaIndex bis hin zu Backend-Frameworks mit FastAPI. MLOps und Deployment realisieren wir mit Terraform, Docker, Kubernetes, MLflow und Azure ML * Ein breites Spektrum an Aufgaben - von initialen Workshops mit Kunden (unser "AI-Kickstart"-Format) über Data Exploration bis hin zur Umsetzung skalierbarer AI/ML- oder Software-Lösungen * Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung im Bereich AI/ML und Software Engineering, sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden * Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden * Ein erfahrenes und intrinsisch motiviertes Team aus AI-/ML- und Software-Engineers