4 beste Stellen als systems engineer, managed operations, managed operations in falkensee, bb – aktuell auf Personalsuche

Applied AI Research Engineer / AI Systems Engineer
Krallmann AG —Berlin
- 60.000 € – 75.000 € pro Jahr
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Java
- Master
- Softwareentwicklung
- Homeoffice-Möglichkeit
- Mitarbeiter-Rabatt
Direkt bewerben
1 Tag
Senior Business Consultant Healthcare (all genders)
msg systems ag —Berlin
- Online-Bewerbung
- Analysefähigkeit
- Mit Reiseanteil
- Erfahrung in der IT
- Aufstiegsmöglichkeiten
Duty Manager (m/w/d)
Marriott International, Inc —Berlin
- Vollzeit
- Englisch
- Weiterbildungsprogramme
Front Office Agent (m/w/d)
Marriott International, Inc —Berlin
- Vollzeit
- Englisch
- Hochschulreife
- Personalführung

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Applied AI Research Engineer / AI Systems Engineer

Krallmann AG
Berlin

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Details zur Stelle

Vollzeit
60.000 € – 75.000 € pro Jahr
vor 1 Tag

Leistungen

Homeoffice-Möglichkeit
Mitarbeiter-Rabatt
Kostenlose Getränke

Qualifikationen

Spring Boot
CI/CD
Kubernetes
MongoDB
Java
Master
Docker
PostgreSQL
Neo4j
Redis
REST
Computerlinguistik
Softwareentwicklung
APIs
Künstliche Intelligenz
Graphdatenbanken
Python
Spring

Vollständige Stellenbeschreibung

Wir suchen eine Person, die unsere Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich generative KI, agentische Systeme, Knowledge Systems und energieeffiziente KI aktiv unterstützt. Das Profil soll eine Mischung aus ML Engineer, AI System Architect, Research Engineer und technischer Beratung abdecken.

Kernaufgaben

Mitarbeit an angewandten Forschungsprojekten zu generativer KI, RAG, Agentensystemen, Knowledge Graphs und Green AI
Konzeption, Implementierung und Evaluation von Prototypen
Aufbau und Weiterentwicklung von agentenbasierten KI-Systemen
Integration von LLMs, Tools, Datenbanken, APIs und Cloud-Infrastruktur
Literaturrecherche, technische Analyse und strukturierte Ergebnisaufbereitung
Unterstützung bei wissenschaftlichen Publikationen, Projektanträgen, Demos und Architekturkonzepten
Überführung von Forschungsansätzen in robuste, testbare Softwaremodule

Fachliches Zielprofil

Die Person sollte interdisziplinär denken können: zwischen KI-Forschung, Softwarearchitektur, Cloud Engineering, Wissenssystemen und Produktisierung. Wichtig ist nicht nur Modellwissen, sondern die Fähigkeit, aus offenen Forschungsfragen lauffähige Systeme, Tests, Benchmarks und technische Artefakte abzuleiten.

Wichtige technische Skills

Python, FastAPI, Pydantic, REST APIs
LLM-Integration mit OpenAI/Anthropic/Open-Source-Modellen
RAG-Systeme, Embeddings, semantische Suche, Chunking, Evaluation
LangChain, LangGraph, Pydantic AI, CrewAI oder vergleichbare Agent-Frameworks
Vector Databases: Qdrant, pgvector, Weaviate oder ähnlich
Graph-/Knowledge-Systeme: Neo4j, Ontologien, semantische Datenmodelle
PostgreSQL, Redis, MongoDB oder vergleichbare Datenbanken
Docker, Kubernetes, Helm, CI/CD, Cloud Deployment
Monitoring, Logging, Tracing, Benchmarking
Grundverständnis von ML, NLP, Transformer-Architekturen und MLOps

Forschungskompetenzen

Fähigkeit, wissenschaftliche Literatur schnell zu verstehen und zu verdichten
strukturierte Hypothesenbildung und experimentelles Arbeiten
Benchmarking von Modellen, Pipelines und Systemarchitekturen
Dokumentation von Architekturentscheidungen, Experimenten und Ergebnissen
Interesse an Themen wie Agentic AI, Green AI, Knowledge Graphs, Information Systems, Software Engineering Research und Human-AI Collaboration

Persönliches Arbeitsprofil

sehr hohe Eigenständigkeit
systemisches Denken
Fähigkeit, unscharfe Probleme in klare Arbeitspakete zu zerlegen
pragmatisches Prototyping statt reiner Theorie
saubere Dokumentation und nachvollziehbare technische Entscheidungen
Freude an Forschung, Exploration und schnellem Lernen
kommunikativ genug, um Ergebnisse für Technik, Management und Forschung aufzubereiten

Ideale Kurzbeschreibung

Gesucht wird ein forschungsnaher AI Systems Engineer, der generative KI nicht nur anwenden, sondern in komplexe Systemarchitekturen integrieren kann: RAG, Agenten, Knowledge Graphs, Cloud-Infrastruktur, Evaluation und Green-AI-Aspekte. Die Person unterstützt aktiv beim Aufbau experimenteller, aber produktionsnaher KI-Systeme und hilft, Forschungsfragen in lauffähige Prototypen, Benchmarks, Dokumentation und verwertbare Projektergebnisse zu übersetzen.

Art der Stelle: Vollzeit

Gehalt: 60.000,00€ - 75.000,00€ pro Jahr

Leistungen:

Homeoffice-Möglichkeit
Kostenlose Getränke
Mitarbeiter-Rabatt

Arbeitsort: Zum Teil im Homeoffice in Berlin

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