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Ingenics Consulting ist eine globale Unternehmensberatung für Performance Management und Planung in Produktion und Lieferketten. Gemeinsam mit dem Kunden erarbeitet das Unternehmen maßgeschneiderte und nachhaltige Lösungen von der Operations Strategy bis zur Umsetzung auf dem Shopfloor.

Dabei ist der Mensch immer im Mittelpunkt. Ingenics Consulting unterstützt Unternehmen dabei, ihre Innovationskraft zu steigern, ihre Zukunftsfähigkeit zu sichern und Märkte aktiv zu gestalten. Seit über 45 Jahren ist Ingenics Consulting Partner auf Augenhöhe für Mittelstands- und Großunternehmen. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Ulm beschäftigt weltweit über 500 Mitarbeitende an mehr als 20 Standorten.

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Hier können wir auf Dich zählen

Du berätst unsere Kunden bei der strategischen Einführung und operativen Umsetzung von KI-Lösungen – von der ersten Idee und dem Proof of Concept bis hin zur produktiven Anwendung.
Du entwickelst und implementierst KI-Lösungen eigenverantwortlich: von klassischen ML-Modellen über Deep-Learning-Ansätze bis hin zu modernen LLM-basierten Anwendungen und generativer KI.
Du integrierst KI-Komponenten in bestehende Systemlandschaften und Prozesse der Kunden und sorgst für einen robusten sowie wartbaren Betrieb (MLOps/LLMOps).
Du gestaltest und moderierst Workshops zur KI-Potenzialanalyse und begleitest Kunden beim Aufbau von KI-Kompetenz und -Governance.
Du wirkst an der Ausarbeitung von Lösungsarchitekturen mit und übernimmst technische Verantwortung in Projekten – in enger Abstimmung mit Projektleitung und Kunden-IT.
Je nach Erfahrung übernimmst Du Teilprojektverantwortung und bringst Dich aktiv in die Weiterentwicklung unseres KI-Portfolios und unserer internen Methoden ein.

Das bringst Du mit

Erfolgreich abgeschlossenes Studium in einem MINT-Fach (z.B. Informatik, Mathematik, Maschinelles Lernen, Ingenieurwesen) oder vergleichbare Qualifikation.
Hands-on-Erfahrung in der Implementierung von KI-/ML-Lösungen: Du hast Modelle nicht nur trainiert, sondern auch produktiv ausgerollt und betrieben.
Fundierte Programmierkenntnisse in Python; Erfahrung mit gängigen KI-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers oder LangChain sowie Erfahrungen im industriellen Umfeld (Produktion, Supply Chain, Logistik) sind von Vorteil.
Kenntnisse im Bereich MLOps (z.B. MLflow, Kubeflow, Azure ML, SageMaker) und im Umgang mit Cloud-Infrastrukturen (Azure, AWS oder GCP).
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Ein solides Verständnis von Datenpipelines, Vektorindizes und modernen KI-Systemarchitekturen.
Kommunikationsstärke, unternehmerisches Denken und die Fähigkeit, technische Konzepte auch Nicht-Technikern verständlich zu erklären.
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