Senior AI Engineer - Praxis-Systeme & Klinische Intelligenz (w/m)

• Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von KI-Diensten, von Design und Implementierung bis zum produktiven Betrieb und kontinuierlicher Verbesserung
• Entwurf und Implementierung skalierbarer, produktionsreifer KI-Architekturen, integriert in bestehende Backend-Systeme
• Leitung der Entwicklung von Speech-to-Text- und NLP-/LLM-basierten Pipelines zur Extraktion, Strukturierung, Zusammenfassung und Generierung domänenspezifischer Inhalte
• Definition und Umsetzung von Prompting-Strategien, Orchestrierungsabläufen, Validierungsschichten und Fallback-Mechanismen für LLM-basierte Systeme
• Einführung von Human-in-the-Loop-Methoden, Review-Workflows und Qualitätskontrollen für klinisch relevante KI-Ergebnisse
• Definition und Anwendung von Standards für Modellevaluation, Monitoring und Beobachtbarkeit (Genauigkeit, Drift, Latenz, Kosten)
• Sicherstellung von Datenschutz, Sicherheit und regulatorischer Compliance bei allen KI-Lösungen
• Unterstützung und Anleitung bei KI-gestützten Datenmigrations- und Import-Workflows
• Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Softwareentwicklung, Datenteams und Fachexperten
• Technische Beratung und Mentoring anderer Ingenieure in KI-bezogenen Themen
• Beitrag zu KI-Plattform-Grundlagen, wiederverwendbaren Komponenten und Engineering Best Practices

Abgrenzung des Aufgabenbereichs

Dies ist eine praktische Senior-Engineering-Rolle mit technischer Verantwortung.

Die Rolle definiert nicht die gesamte Produkt- oder Unternehmens-KI-Strategie, sondern prägt Implementierungsmuster, Qualitätsstandards und technische Ausrichtung innerhalb eines vereinbarten Rahmens., * Stabile, skalierbare und vertrauenswürdige KI-Dienste im produktiven Einsatz

• Reduzierung der Dokumentations- und Verwaltungsaufwände für Gesundheitsfachpersonen
• Höhere Qualität und Konsistenz klinischer Daten
• Schnellere Bereitstellung und Reifung von KI-Funktionen
• Stärkere KI-Engineering-Praktiken in der gesamten Organisation

• Mehrjährige Erfahrung als AI Engineer, Senior ML Engineer oder Applied AI Engineer
• Tiefe praktische Erfahrung mit NLP, Sprachverarbeitung und LLM-basierten Systemen im produktiven Einsatz
• Starker Hintergrund in Softwareentwicklung (APIs, verteilte Systeme, Produktionseinführungen)
• Erfahrung im Design skalierbarer und zuverlässiger KI-Dienste
• Nachgewiesene Fähigkeit zur Modellevaluation, Überwachung und Lifecycle-Management
• Gutes Verständnis von Datenschutz, Sicherheit und Compliance, idealerweise in regulierten Umgebungen
• Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und technische Verantwortung zu übernehmen
• Sehr gute Englischkenntnisse (Deutsch oder Französisch von Vorteil)

Wünschenswert

• Erfahrung im Gesundheitswesen oder mit klinischen Systemen
• Vertrautheit mit klinischen Dokumentationsstandards (z.B. SOAP)
• Kenntnisse medizinischer Terminologien, Abrechnung oder Tarifsysteme
• Erfahrung mit nutzerzentrierten oder assistiven KI-Systemen
• Erfahrung im Mentoring von Ingenieuren oder in der Leitung technischer Initiativen