KI im Unternehmen wirksam machen

• von der Idee bis zum produktiven Agenten

Du willst nicht nur über Künstliche Intelligenz sprechen, sondern sie wirklich bauen, skalieren und in reale Geschäftsprozesse integrieren? Für Auftraggeber im Digitalisierungsumfeld in Frankfurt am Main und Düsseldorf suchen wir erfahrene AI Engineer / AI Product Owner (m/w/d), die den Aufbau moderner, agentenbasierter KI-Lösungen aktiv vorantreiben

• von LLMs über RAG-Systeme bis zu vollständig orchestrierten Multi-Agenten-Architekturen.

Die Positionen verfolgen einen konsequenten KI-First-Ansatz: Prozesse werden end-to-end analysiert, als KI-Skills bzw. Agenten produktiv gestellt und tief in bestehende Entwicklungs-, DevOps

• und Geschäftsabläufe integriert - in regulierten, sicherheitskritischen Umfeldern mit hohem Gestaltungsspielraum.

AI Engineer (m/w/d)

• LLM, Generative AI, AI Agents DevOps

KI-Use-Cases identifizieren und umsetzen

• von der ersten Idee über den PoC bis zur produktiven, API-basierten Lösung

Agentenbasierte Systeme konzipieren und orchestrieren

• Aufbau, Steuerung und Zusammenspiel von AI-Agenten in komplexen Systemlandschaften

LLMs, RAG Prompt-/Skill-Design

• Entwicklung skalierbarer, technisch fundierter KI-Architekturen

DevOps, CI/CD GitOps mit KI optimieren

• Einsatz von KI zur Verbesserung von Entwicklungsprozessen und operativen Abläufen

Schnittstellen und Systemanbindungen eigenständig umsetzen

• API-Entwicklung sowie Integration von Unternehmensdaten und -systemen

Modelle strategisch auswählen

• Bewertung von LLMs und Plattformen hinsichtlich Nutzen, Kosten, Skalierbarkeit und Risiko

Cloud

• und On-Premise-Infrastruktur aufbauen - u. a. auf Basis von Microsoft Azure (inkl. Azure AI Foundry) und Linux

Qualität, Testing und Compliance sicherstellen

• inklusive Dokumentation, Versionierung und Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen

Gehalt zwischen 75.000 € und 110.000 € je nach Erfahrung und Standort Technologisch anspruchsvolles Umfeld mit viel Gestaltungsspielraum beim Aufbau moderner KI-Engineering-Ansätze Arbeit an vorderster Front der praktischen KI-Integration

• kein reines Proof-of-Concept-Umfeld, sondern echte produktive Verantwortung