KI Engineer - Künstliche Intelligenz & Dateninnovation im Banking gesucht in Frankfurt am Main

• Identifikation, Bewertung und Priorisierung von KI-Use-Cases entlang relevanter Geschäfts- und Supportprozesse
• Entwicklung, Implementierung und Optimierung von KI-Anwendungen (z. B. Assistenzsysteme, Chatbots, Empfehlungssysteme)
• Aufbau und Weiterentwicklung von Modellen inkl. Training, Evaluation, Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung
• Mitgestaltung der KI-Architektur und Datenlandschaft (Schnittstellen, Datenflüsse, Governance)
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen, IT und externen Partnern - von der Idee bis zum produktiven Betrieb
• Sicherstellung von Datenschutz-, Sicherheits- und regulatorischen Anforderungen in KI-Projekten

• Abgeschlossenes Studium (z. B. Informatik, Data Science, (Wirtschafts-)Informatik) oder vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Erfahrung im KI-Engineering, Machine Learning oder Data Science (idealerweise mit produktionsnahen Use-Cases)
• Sehr gute Kenntnisse in Python und gängigen ML-/DL-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
• Erfahrung mit MLOps, Deployment, API-Integration und Modellbetrieb (Monitoring, Versionierung, CI/CD)
• Verständnis für Datenmanagement und Datenqualität (z. B. Feature Engineering, Pipelines)
• Analytische Denkweise, pragmatische Hands-on-Mentalität und klare Kommunikation mit Tech- und Fachstakeholdern

• Moderne Arbeitsweise mit Gestaltungsspielraum (Use-Case-Entwicklung bis Go-live)
• Flexible Arbeitszeiten und Mobile-Work-Optionen (je nach Rolle/Team)
• Attraktive Gesamtvergütung nach Tarif/ähnlichen Strukturen sowie zusätzliche Leistungen (z. B. Mobilitätszuschuss)
• Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten (fachlich und persönlich)
• Planbares Umfeld, stabile Organisation und langfristige Perspektive

Für unseren Mandanten - ein etabliertes, modernes Finanzinstitut im Rhein-Main-Gebiet - suchen wir im Rahmen der Direktvermittlung eine_n_ KI Engineer (m/w/d)_. In dieser Rolle entwickeln und integrieren Sie KI-Lösungen mit echtem Impact: von Effizienzgewinnen in internen Prozessen bis hin zu datenbasierten Anwendungen für Mitarbeitende und Kund_innen.