20 beste Stellen als software engineer machine learning in münchen, by – aktuell auf Personalsuche

GenAI Engineer (m/w/d)
attempto GmbH & Co. KG —München
- Teilzeit
- Azure
- Englisch
- Master
Neutronics Engineer
Proxima Fusion —München
- Vollzeit
- Doktorat
- Master
- C++
Software Engineer (m/f/d)
Isar Aerospace SE —München
- C++
- Kommunikationsfähigkeit
- Python
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AI Infrastructure Engineer
Google —München
- 100.000 € – 103.000 € pro Jahr
- Vollzeit
- Informatik
- Java
- C++
4 Tage
Senior Applied AI / ML Application Engineer (f/m/x)
BMW —München
- Vollzeit
- Informatik
- Java
- Künstliche Intelligenz
- Flexible Arbeitszeiten
Senior Agentic AI Engineer (f/m/x)
BMW —München
- Vollzeit
- Azure
- Informatik
- Systemdesign
- Flexible Arbeitszeiten
Robotics Software Engineer - Generalist (mid-level)
autonomous-teaming —München
- Vollzeit
- C++
- Python
Direkt bewerben
Internship: Machine Learning (m/f/x)
osapiens —München
- 2.410 € pro Monat
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Informatik
- Machine Learning
- Künstliche Intelligenz
Direkt bewerben
Engineering Manager (m/f/d) Machine Learning
SIXT —München
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Kundenberatung
- AWS
- Machine Learning
- Flexible Arbeitszeiten
Direkt bewerben
Senior Applied AI / ML Engineer (f/m/x)
BMW —München
- Vollzeit
- Informatik
- Machine Learning
- Künstliche Intelligenz
- Flexible Arbeitszeiten
Senior Data Scientist - Trading (d/f/m)
Flexa —München
- 95.000 € – 115.000 € pro Jahr
- Vollzeit
- Forschungserfahrung
- AWS
- Machine Learning
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Staff Robotics Software Engineer - Grasping
Intrinsic —München
- Doktorat
- Informatik
- Master
14 Tage
(Senior) Software Engineer (AI / Data Focus) (m/w/d)
OMMAX GmbH —München
- Informatik
- Englisch
- Java
Staff Data Scientist - Trading (d/f/m)
Entrix —München
- 115.000 € – 135.000 € pro Jahr
- Vollzeit
- Informatik
- AWS
- Machine Learning
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Microelectronic System and Packaging Mold Flow Simulation Engineer
onsemi —München
- Vollzeit
- Doktorat
- CAD
- Master
Senior AI Systems Engineer (f/m/x)
BMW —München
- Vollzeit
- Informatik
- C++
- Künstliche Intelligenz
- Flexible Arbeitszeiten
Fullstack Engineer (Semantic / Analytics) (m/f/d)
Integrity Next GmbH —München
- Vollzeit
- Java
- SQL
- AWS
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Senior AI Platform Engineer (f/m/x)
BMW —München
- Vollzeit
- Informatik
- Java
- Master
- Flexible Arbeitszeiten
Senior AI & Data Platform Engineer (f/m/x)
BMW —München
- Vollzeit
- Azure
- Informatik
- Java
- Flexible Arbeitszeiten
Technical Field Engineer – Autonomous Defense Systems and Drones (m/f/d)
autonomous-teaming —München
- Vollzeit
- Mit Reiseanteil
- Elektrotechnik
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GenAI Engineer (m/w/d)

attempto GmbH & Co. KG
München

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Festanstellung | Teilzeit | Vollzeit

Qualifikationen

TensorFlow
Azure
React
Kubernetes
Englisch
Google Cloud Platform
Master
AWS
Docker
APIs
Künstliche Intelligenz
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Standort: München, Münster, Karlsruhe

Bereich: Softwareentwicklung

Festanstellung, Voll- oder Teilzeit

LLMKI-WorkflowAutomatisierungAgentRAGChatbotKI

Noch Fragen?

Wir beantworten sie gerne!

089 2170377-77

[email protected]

Ihre Aufgaben

Deine Mission: Intelligente Systeme der nächsten Generation

KI-Lösungen konzipieren und realisieren

Fokus GenAI: Konzeption und Umsetzung von modernen RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation), agentischen Workflows und generativen KI-Use-Cases.
Modellierung & Integration: Auswahl und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von LLMs sowie deren Integration in produktive Geschäftsprozesse.
Fundament: Während dein Fokus auf Generative AI liegt, nutzt du dein Wissen in klassischen Machine-Learning-Verfahren und Deep Learning, um hybride Lösungen zu schaffen, wo LLMs alleine nicht ausreichen.

Verantwortung für End-to-End-Lösungen

Production-Ready AI: Du bringst GenAI-Applikationen von der ersten Prompt-Idee über den Prototypen bis hin zum skalierbaren Deployment (LLMOps).
Daten & Orchestrierung: Aufbau und Optimierung der Datengrundlage für Agenten, Vector Databases sowie die Orchestrierung komplexer Workflows und Agenten.
Qualitätssicherung: Sicherstellung von Stabilität, Evaluierung von Modell-Outputs (Guardrails) und Performance-Optimierung.

Beratung & Zusammenarbeit

Technologie-Übersetzer: Du erklärst Stakeholdern den Unterschied zwischen "Hype" und echtem Business-Value und übersetzt komplexe Architekturen in klare Entscheidungsvorlagen.
Interdisziplinarität: Enge Zusammenarbeit mit Business Analyst*innen und Software Engineers, um KI nahtlos in bestehende Software-Ökosysteme einzubetten.

Weiterentwicklung & Wissensaustausch

State-of-the-Art: Du beobachtest die rasanten Entwicklungen im Bereich LLMs, multimodale Modelle und Agenten-Frameworks.
Wissenstransfer: Aktive Mitgestaltung interner Formate und Prototyping neuer Features für die attempto Akademie.

Ihr Profil

Fachliches Profil (Fokus GenAI)

Frameworks: Du bist sicher im Umgang mit einem oder mehreren LLM/Agenten-Orchestrierungs-Tools wie LangChain, LangGraph, PydanticAI, Google ADK, OpenAI Agent SDK, LlamaIndex oder Haystack.
GenAI Stack: Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, Embeddings und dem Aufbau und Management von Vector Databases (z.B. Pinecone, Weaviate, Milvus oder Chroma).
Sprachgenie: Exzellente Python-Kenntnisse sind deine Basis.

Technisches Verständnis & Basis

Cloud & Deployment: Erfahrung mit Cloud-KI-Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock oder GCP Vertex AI) sowie Docker/Kubernetes.
Architektur: Solides Verständnis von APIs, Microservices und Datenpipelines.
KI-Fundament: Du verstehst die Mathematik hinter Deep Learning und hast bereits mit Bibliotheken wie PyTorch oder TensorFlow gearbeitet – dies hilft dir, GenAI-Modelle tiefergehend zu verstehen.

Arbeitsweise

Pioniergeist: Du hast Lust, in einem Feld zu arbeiten, das sich wöchentlich neu erfindet.
Analytik: Du arbeitest strukturiert und behältst auch bei komplexen Systemarchitekturen den Überblick.
Kommunikation: Du kannst technische Konzepte souverän und adressatengerecht vermitteln und verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Nice to have

Tiefergehende Erfahrung in MLOps oder Data Engineering.
Projekterfahrung im regulierten Umfeld (z.B. Banking, Insurance).
Kenntnisse in Frontend-Technologien (z.B. Streamlit, React, Copilotkit/AG-UI) für den schnellen Bau von KI-Demos und überzeugenden GenAI-Webapps.

Über uns

attempto ist seit 2006 mit der Konzeption und Umsetzung von komplexen IT-Projekten sehr erfolgreich. Wir sind ein starker Partner von Banken und Versicherungen. Auch in der Industrie und im Handel unterstützen wir zukunftsorientierte Projekte. Mehr als 150 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bringen sich an unseren Standorten München, Karlsruhe und Münster aktiv ein. In der attempto Innovations-Manufaktur im WERK3 beschäftigen wir uns mit den neuesten Trends und Technologien. Digitalisierung, Nachhaltigkeit und soziales Engagement prägen unsere Kultur.

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Internship: Machine Learning (m/f/x)

Engineering Manager (m/f/d) Machine Learning

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