Senior AI Engineer - Architecture & Platform

Hast du Lust, in einem kleinen, schlagkräftigen Team die AI-Plattform und -Architektur maßgeblich mitzugestalten und gleichzeitig hands-on an spannenden Use Cases zu arbeiten? Dann verstärke unser Team in München als Senior AI Engineer - Architecture & Platform (m/w/d). Umsetzung von AI Use Cases Der Großteil deiner Zeit fließt in die direkte Umsetzung von AI Use Cases:

• Du entwickelst (generative) KI-Lösungen von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz - inklusive automatisiertem Deployment. Dein Ziel: die Optimierung von Prozessen und Nutzererlebnissen, z.B. durch personalisierte Kundeninteraktionen oder die Unterstützung unserer Service-Agents bei der Bearbeitung von Chats
• Du entwickelst und implementierst zuverlässige Validierungs- und Testverfahren, um die Generalisierbarkeit und Zuverlässigkeit der KI-Modelle sicherzustellen
• Du überwachst und optimierst kontinuierlich die eingesetzten Modelle hinsichtlich Leistung und Effizienz
• Bei der Implementierung arbeitest du eng mit dem Produktmanagement, unseren Full-Stack-Engineers und Fachbereichen zusammen, um KI-Lösungen nahtlos in unsere Systeme zu integrieren

Architecture & Platform Darüber hinaus übernimmst du Verantwortung für die technische Weiterentwicklung unserer AI-Plattform:

• Solution Architecture: Du konzipierst die technische Lösungsarchitektur für neue AI Use Cases, identifizierst kritische Abhängigkeiten frühzeitig und validierst technische Annahmen - bevor die Umsetzung startet
• Platform & MLOps: Du treibst die Professionalisierung unserer AI-Infrastruktur voran - von der aktuellen Serverless-Architektur (AWS Lambda) hin zu einer skalierbaren ML-Plattform (z.B. AWS SageMaker, Kubeflow auf EKS oder ein Hybrid-Ansatz)
• Technische Standards: Du definierst Referenzarchitekturen, Best Practices und wiederverwendbare Patterns für das AI-Team und die angrenzende Tech-Organisation

Unser gemeinsamer Anspruch als Team Für uns alle gehört es als eine Form von Selbstverständnis zu unserer Rolle und wird so auch Teil deines Alltags sein:

• Technologie-Scouting: Du analysierst neue KI-Trends und Technologien und bewertest ihr Potenzial für ottonova, um Innovationen gezielt voranzutreiben.
• Knowledge Sharing: Du stellst den Erfolg und effektiven Einsatz der implementierten KI-Lösungen durch Dokumentationen und Knowledge-Sharing-Sessions sicher und fungierst als technischer Sparringspartner für das Team.

Grundlage deines Profils bildet ein Studienabschluss in Informatik, Computer Science oder einem verwandten technischen, mathematischen oder naturwissenschaftlichen Fachgebiet.

• 5+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von KI/ML-Lösungen in Unternehmensumgebungen mit einem starken Portfolio erfolgreicher Anwendungsfälle.
• Fundierte Kenntnisse in generativer KI (LLMs, Retrieval-Augmented Generation, Agentic Workflows, Vektordatenbanken, Embeddings) sowie im klassischen Machine Learning.
• Cloud & MLOps Expertise: Tiefgehende Erfahrung mit Cloud-basierten ML-Services (Modell-Hosting, Serverless Compute, Container-Orchestrierung, Managed ML-Plattformen) sowie MLOps-Tooling (MLflow, Docker, CI/CD-Pipelines). Erfahrung mit Infrastructure-as-Code (z.B. Terraform). Erfahrung mit AWS ist ein großes Plus (SageMaker, Bedrock, Lambda, EKS).
• Nachgewiesene Konzeptionsstärke in der Architektur: Du hast technische Lösungsarchitekturen für AI-Produkte eigenständig konzipiert, deren Umsetzung verantwortet und weißt, worauf es bei der Gestaltung skalierbarer AI-Systeme und -Prozesse ankommt.
• Platform Engineering: Erfahrung im Aufbau oder der Weiterentwicklung von AI-Plattformen (Machine Learning, GenAI, Agentic AI) - idealerweise mit Kubernetes/Kubeflow oder vergleichbaren Orchestrierungslösungen.
• Exzellente Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, dich schnell in fachliche Prozesse und Perspektiven verschiedener Stakeholder hineinzudenken, deren Anforderungen zu erfassen und daraus technische Konzepte abzuleiten, die du klar und präzise vermitteln kannst - sowohl für technische als auch nicht-technische Gesprächspartner.
• Sprachen: Fließend Deutsch (mindestens B2) und Englisch.
• Erfahrung in der Versicherungs- oder FinTech-Branche ist ein Plus, aber kein Muss.

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