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(SENIOR) AGENTIC AI ENGINEER (M/W/D)
Berlin, Düsseldorf, Gütersloh, München, Hannover —Berlin
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Data Science Consultant - QuantumBlack, AI by McKinsey
McKinsey & Company —Berlin
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Lead Data Scientist, Revenue - Ads, Revenue
Vinted —Berlin
- 90.100 € – 132.500 € pro Jahr
- Machine Learning
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Senior Data Engineer - Databricks (m/f/*)
Ultra Tendency —Berlin
- Montag bis Freitag
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8 Tage
Senior Staff Customer Engineer – Automotive AI
Sonatus —Berlin
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Machine Learning Engineer (m/w/d) – MLOps & Software Engineering
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(SENIOR) AGENTIC AI ENGINEER (M/W/D)

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Leistungen

Weiterbildungsprogramme

Qualifikationen

TensorFlow
CI/CD
Azure
Informatik
Kubernetes
Englisch
Java
Master
AWS
Docker
Machine Learning
Scala
Neo4j
Physik
Computerlinguistik
Keras
Künstliche Intelligenz
Graphdatenbanken
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Aufgaben

Als AI Engineer übernimmst du eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung und Implementierung innovativer KI-Lösungen. Dabei kombinierst du tiefes technisches Wissen mit Beratungskompetenz und begleitest anspruchsvolle Projekte von der Konzeption bis zur produktiven Umsetzung. Du arbeitest an modernen AI-Plattformen und agentischen Systemen für führende Unternehmen und bringst innovative Technologien in produktive Enterprise-Umgebungen.

Gestalte moderne AI- und GenAI-Architekturen, die echten Mehrwert schaffen – von RAG-Pipelines über die Integration und Orchestrierung von Large Language Models bis hin zu AI-Agent-Systemen sowie NLP- und Computer-Vision-Anwendungen
Übernimm die Beratung unserer Kunden bei der Entwicklung ihrer AI- und GenAI-Strategie, gib Empfehlungen zu Best Practices und unterstütze bei der Einführung von MLOps / LLMOps sowie AI-Governance-Strukturen
Entwickle skalierbare und sichere AI-Anwendungen, indem du eng mit Cloud- und DevOps-Teams zusammenarbeitest und moderne Technologien wie Kubernetes, Docker und Cloud-Plattformen einsetzt
Analysiere bestehende Systeme und entwickle sie weiter, damit AI- und GenAI-Anwendungen höchsten Anforderungen an Security, Governance, Performance und Skalierbarkeit entsprechen
Bringe dein Wissen zu semantischen Technologien ein, indem du Ontologien, Knowledge Graphs und strukturierte Datenmodelle entwickelst, die RAG- und GenAI-Anwendungen verbessern

Benefits

10 TAGE ZUR WEITERBILDUNG

GUTE WORK LIFE BALANCE

FLACHE HIERARCHIEN

INNOVATIVES UMFELD

Buddy Program: Dein Buddy wird dir bei der Eingewöhnung und Integration in das Team helfen und dich mit lustigen Aktivitäten begrüßen
Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus remote working, Zeit im Office oder beim Kunden vor Ort
Innovation & Vielfalt: Deutschlandweite, branchenübergreifende Projekte
Mehrfach "Best Employer" im Reply-Netzwerk
Immer up to date: Wir bieten dir einen modernen Arbeitsplatz mit super Hardware (nach Wahl) und eine internationale und familiäre Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien und starkem Zusammenhalt

Qualifikationen

Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik oder eine vergleichbare Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik oder eine vergleichbare Qualifikation
Tiefgehende Erfahrung in Machine Learning und Generative AI – insbesondere mit Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM-Orchestrierung und AI Agents sowie klassischen Verfahren wie NLP oder Computer Vision
Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie Python (idealerweise auch Scala oder Java) sowie modernen ML- und DL-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras
Erfahrung mit agentischen AI-Systemen und modernen LLM-Applikationsarchitekturen, z. B. Multi-Agent-Systeme, Tool-Integration und RAG-Orchestrierung sowie deren sicherer und skalierbarer Betrieb unter Berücksichtigung von AI Governance, Security, Authentifizierung und Compliance-Anforderungen
Erfahrung in der Cloud-Umgebung (AWS oder Azure) und im Einsatz von Container- und Orchestrierungstechnologien wie Docker und Kubernetes.
Praxis in MLOps / LLMOps und DevOps: CI/CD für AI-Systeme, Evaluation, Monitoring und Skalierung von ML- und LLM-basierten Anwendungen (z. B. mit MLflow, Kubeflow, Seldon oder vergleichbaren Tools).
Idealerweise zusätzlich Know-how in semantischen Technologien wie Knowledge Graphs, Ontologien und Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j) zur Strukturierung und Anreicherung von GenAI- und RAG-Systemen.
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von AI/GenAI-Lösungen in komplexen Enterprise-Umgebungen.
Kommunikationsstärke im Umgang mit Kunden und Stakeholdern – sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.

Develop yourself and the digital future – at Reply!

Reply ist spezialisiert auf die Konzeption und Implementierung von Lösungen, die auf neuen Kommunikationskanälen und digitalen Medien basieren. Mit einem Netzwerk hoch spezialisierter Unternehmen definiert und entwickelt Reply Geschäftsmodelle, die durch KI, Big Data, Cloud Computing, digitale Medien und dem Internet der Dinge ermöglicht werden. Reply bietet Beratung, Systemintegration und Digital Services für Unternehmen aus den Bereichen Telekommunikation und Medien, Industrie und Dienstleistungen, Banken und Versicherungen sowie öffentliche Verwaltung.

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