GenAI Engineer (m/w/d)

Über Machine Learning Reply

Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an. 

GenAI Engineer (m/w/d)
BERLIN, MÜNCHEN, HYBRID

Aufgaben

Als GenAI Engineer (m/w/d) entwickelst und implementierst du eigenständig Generative-AI-Modelle, (Multi-)Agent-basierte LLM-Anwendungen und KI-basierte Lösungen für unsere kundenspezifischen Anforderungen. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme im Kontext von KI und generativen Modellen. 

• Du entwickelst und wartest KI-Pipelines, APIs und interaktive Anwendungen und arbeitest an Komponenten wie Large Language Models, multimodalen Modellen, Knowledge Graphs und KI-gestützten Produkten.
• Die Arbeit an komplexen KI-Projekten, die Analyse von Geschäftsanwendungen für generative KI und die Übersetzung in technische Lösungen ergänzen deine Tätigkeiten.
• Du nutzt deine Kommunikationsstärke, um eng mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, deren Probleme im Kontext von GenAI zu analysieren und die Ergebnisse verständlich zu präsentieren.
• Du arbeitest über verschiedene Technologie-Stacks hinweg, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, LangChain, Hugging Face, OpenAI APIs, LLM-Frameworks und Cloud-Infrastruktur.
• Du bist Mentor für Junior-Kolleg:innen im Bereich KI und sorgst für Wissenstransfer innerhalb des Teams.
• Du profitierst von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Möglichkeiten, deine technische Entwicklung im Bereich Generative AI voranzutreiben und in der Community präsent zu sein.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium mit technischem Hintergrund, z. B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einen ähnlichen Studiengang
• Erfahrung mit Generative AI, LLMs, NLP und KI-basierten Produktionssystemen, Kenntnisse in Python, R, Rust, PySpark oder SQL
• Erfahrung in Context Engineering, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder ähnlichen LLM-Techniken
• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure, Containerisierung und Deployment von KI-Modellen
• Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch und Englisch
• Lernbereitschaft, Teamplayer und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären
• Gute Projektmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten

Benefits

• Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science
• Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch
• Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke
• Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket
• Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe
• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

So wirst du zum Replyer

Du kannst es kaum erwarten, deine Fähigkeiten bei Reply einzusetzen und weiterzuentwickeln? Dann nutze die Chance und schicke uns deine Bewerbungsunterlagen über das Kontaktformular. Nachdem wir deine Unterlagen geprüft haben, melden wir uns so schnell wie möglich bei dir. Passen wir zusammen, schlagen wir einen Termin für ein Kennenlernen vor! Wir freuen uns, dich kennenzulernen!