Senior Software Engineer mit AI/ML Skills

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.

• 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

• Bevorzugt: Erfahrung mit modernen KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen wie Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder ähnlich