4 beste Stellen als python in mannheim, bw – aktuell auf Personalsuche

Lead AI Engineer / Architect (m/w/d) - Agentic Systems
Limbach Gruppe —Heidelberg
- Vollzeit
- Systemdesign
- Englisch
- Master
- Homeoffice-Möglichkeit
- Weiterbildungsprogramme
Senior Cloud Automation Engineer / Sys Ops (m/w/d)
tts GmbH —Heidelberg
- Per E-Mail
- Hybrides Arbeiten
- Englisch
- AWS
- Linux
- Flexible Arbeitszeiten
Senior AI Software Engineer - Model Evaluation (f/m/d)
Aleph Alpha —Heidelberg
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Doktorat
- Master
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- Flexible Arbeitszeiten
Senior Consultant SAP AI Development & Gen AI (m/w/d)
Deloitte Consulting GmbH —Walldorf
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Für unseren Bereich Controlling suchen wir in Alzey zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Data Analyst (m/w/d) **in Vollzeit.

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Details zur Stelle

Vollzeit

Leistungen

Firmenfahrrad-Leasing
Betriebliche Altersvorsorge
Homeoffice-Möglichkeit
Jobticket
Firmenevents
Verkehrsanbindung
Weiterbildungsprogramme
Flexible Arbeitszeiten
Kostenlose Getränke
Kostenfreies oder vergünstigtes Deutschland-Ticket

Qualifikationen

Systemdesign
Englisch
Master
Computerlinguistik
APIs
Produktion
Künstliche Intelligenz
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Aufgaben

In unserer Laborgruppe werden täglich tausende Laborparameter gemessen, Befunde freigegeben und Anforderungsscheine verarbeitet. Diese Prozesse werden von hochqualifizierten MTAs und Fachärzten manuell durchgeführt.
Unsere neu gegründete, direkt an die Unternehmensleitung angebundene KI-Einheit entwickelt produktive ML-Systeme, die diese Kernprozesse digitalisieren: von der computergestützten Vorbefundung medizinischer Proben über automatisierte Auftragserfassung bis zur standortübergreifenden Skalierung dieser Lösungen auf über 30 Labore.
Der Einsatz erfolgt in einer ISO-15189-zertifizierten Umgebung unter den Anforderungen der DSGVO, IVDR und des EU AI Act. Unser Anspruch ist es, Lösungen vom ersten Piloten bis zum stabilen Betrieb über die gesamte Laborgruppe zu verantworten.

In deiner Rolle verantwortest du die Architektur und treibst folgende Themen gemeinsam mit unserem Team voran:

Multi-Agenten-Systeme & Tech-Scouting: Architektonische Transformation und Skalierung unseres internen Agenten-Ökosystems. Du orchestrierst spezialisierte KI-Agenten zur maßgeblichen Beschleunigung sowie Automatisierung interner Workflows und treibst durch proaktives Tech-Scouting im Open-Source-Markt (z. B. Evaluierung von LangGraph-Updates) die kontinuierliche Verbesserung unserer Entwicklungszyklen in agilen Sprints voran
Hybride LLM-Infrastruktur: Evaluation, Verknüpfung und produktiver Einsatz von lokalen vLLM-Inferenzclustern und kommerziellen API-Modellen. Du designst effiziente Architekturen für Review- und Planungs-Tasks, Dokumenteninterpretation und interne Wissensabfragen
Systemintegration: Entwicklung von MCP-Servern als standardisiertes Interface für unsere Agenten-Ökosysteme. Dies umfasst die deterministische Bereitstellung von Tools, Prompts und Kontextdaten für die sichere Inferenz durch unsere LLMs
Klinische KI & Konzernweite ML-Lösungen: Entwicklung produktiver ML-Modelle als zentraler Baustein unserer Wertschöpfung. Neben unserem aktuellen Fokus auf den medizinischen Kernbereich evaluierst und implementierst du perspektivisch auch passgenaue ML-Architekturen für operative und kaufmännische Prozesse im gesamten Unternehmensverbund
ML-Pipelines, Monitoring & Retraining: Aufbau und Betrieb robuster Data- und ML-Pipelines. Du stellst sicher, dass unsere produktiv eingesetzten Modelle an den verschiedenen Laborstandorten performant laufen, kontinuierlich auf Data Drift gemonitort und qualitätsgesichert einem Retraining unterzogen werden. Dies schließt auch die asynchrone Evaluierung unserer Modelle mit ein
Skalierung im Verbund: Übertragung erprobter, wertschöpfender ML-Architekturen und KI-Systeme von einzelnen Standorten in den gesamten Laborverbund, unter Berücksichtigung technischer, regulatorischer und organisatorischer Anforderungen

Profil

Modell-Agnostik & Systemarchitektur: Du bewertest und wählst die optimalen Architekturen für unsere diversen Use-Cases aus. Auf Basis fundierter Trade-off-Analysen (Kosten, Latenz, Qualität) designst du deterministische Routing-Logiken – sei es die Orchestrierung kommerzieller API-LLMs, der Einsatz lokaler Open-Weight-Modelle oder die Nutzung klassischer ML-Methoden für strukturierte Labordaten
Erfahrung im "Agentic Engineering": Du hast nicht nur mit LLMs gechattet, sondern komplexe Workflows, State-Machines oder Multi-Agenten-Systeme programmatisch umgesetzt (idealerweise mit LangChain/LangGraph oder in purem Python) und weißt, wie man "Agentic Loops" in der Produktion stabil und berechenbar hält
Advanced Tech-Stack & Lokales LLM-Hosting: Hervorragende Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit dem ML-Ökosystem (HuggingFace, PyTorch o.ä.). Du beherrschst zudem strukturiertes Prompt-Engineering sowie die Bereitstellung von Modellen außerhalb von Cloud-APIs (vLLM, TGI) und wendest Konzepte wie KV-Cache, Quantisierung und Tensor Parallelism auf Multi-GPU-Setups sicher an
End-to-End MLOps & Automatisierte Evaluierung: Du hast ML-Modelle ausgerollt und anschließend betrieben, inklusive Fehleranalyse, Retraining und Weiterentwicklung nach dem Go-Live. Du nutzt Tracking- und Registrierungs-Frameworks (z. B. MLflow, Weights & Biases) sowie Model-Compiler (z. B. NVIDIA TensorRT) für den Betrieb und implementierst asynchrone Test-Pipelines sowie automatisiertes Benchmarking (z. B. LLM-as-a-Judge) zur Fehleranalyse und Qualitätssicherung
Praxis-Fokus: Nachweisbare Produktionserfahrung in Computer Vision, NLP/Dokumentenverarbeitung oder LLM-Integration
Kommunikationsstärke: Du besitzt die Fähigkeit, komplexe technische Systemdesign-Entscheidungen gegenüber Fachärztinnen und Fachärzten und dem Management verständlich, nutzenorientiert und auf Augenhöhe zu vertreten
Sprachkenntnisse: Fließendes Deutsch (mind. C1) für die interne Kommunikation und sicheres technisches Englisch

Chance

Du findest bei uns einen attraktiven und modern ausgestatteten Arbeitsplatz vor - inklusive direktem Zugriff auf ein dediziertes Bare-Metal GPU-Cluster im lokalen Rechenzentrum für ungehindertes, IVDR-konformes Prototyping
Direkte, interdisziplinäre Zusammenarbeit auf Augenhöhe mit der medizinischen Leitung (Product Owner) beim Ausbau und der Skalierung unserer ML-Architektur
Regelmäßige fachliche und organisatorische Entwicklungsmöglichkeiten stehen dir durch unsere Limbach Akademie zur Verfügung
Wir bieten dir flexible Arbeitszeiten mit der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
Ein unbefristetes Arbeitsverhältnis ist für uns selbstverständlich
Durch unsere gute Verkehrsanbindung kannst du uns auch mit unserem günstigen Deutschland-Ticket oder Dienstrad-Leasing gut erreichen
Wir bieten dir eine betriebliche Altersvorsorge inklusive Arbeitgeberzuschuss
Dir stehen in unserem Haus eine eigene Kantine und freie Getränke zur Verfügung
Regelmäßige Firmenveranstaltungen und Teamevents schaffen eine angenehme Teamatmosphäre

Mehr als Labor.
Die Limbach Gruppe besteht derzeit aus über 30 Einzellaboratorien. Die ärztlich geführten Einzellaboratorien haben sich durch kompetente medizinische Beratung, hochspezialisierte Diagnostik, eine umfassende Angebotspalette und ein breites Dienstleistungsspektrum als führende Unternehmensgruppe etabliert.

Die Laboratorien sind ein verlässlicher Partner für niedergelassene Ärzte, Krankenhäuser und andere medizinische Einrichtungen.

Vorteile

Job-Ticket

Sonder-/Zusatzurlaub

Jubiläumszahlung/ -urlaub

Behindertengerechter Arbeitsplatz

Zuschuss zur Betrieblichen Altersvorsorge

Mitarbeiterevents

Obstkorb

Kostenlose Getränke

Job-Rad

Gesundheitsförderung

Mitarbeiterparkplätze

Betriebsrestaurant / Verpflegungsangebot

Moderne Ausstattung am Arbeitsplatz

Weiterbildungsangebote

Sportangebot

Mobiles Arbeiten

Sie haben noch Fragen?

CV genügt. Hilfreich, aber keine Pflicht, ist ein kurzes Statement zu einem System, das du tatsächlich deployt und betrieben hast: Was war das Problem, was hast du gebaut, was hat nach dem Go-Live nicht funktioniert wie geplant.

Ansprechpartner für erste Fragen ist Herr Alexander Lenard: [email protected]

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