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# Applied AI Engineer / Machine Learning Engineer

- **Company:** joblocal GmbH
- **Location:** München, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Computing Platforms, Computer Vision, Microsoft Azure, Software as a Service, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Github, Python (Programming Language), Machine Learning, SQL Azure, NumPy, Software Engineering, Pytorch, Git, Pandas, Kubernetes, Information Technology, Docker
- **Published:** September 25, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/muenchen/standard?id=260249180

## About the Role

* Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Praxiserfahrung.
 * Exzellente Programmierfähigkeiten in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Git, CI/CD, Testing).
 * Erfahrung mit PyTorch, Transformers, NumPy und Pandas.
 * Sicherer Umgang mit GitHub und modernen Entwicklungsprozessen.
 * Erfahrung mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines.
 * Strukturierte und pragmatische Arbeitsweise mit Fokus auf produktive Lösungen.
 * Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Nice-to-have

 * Erfahrung mit Ray Serve oder vergleichbaren Serving-Frameworks.
 * Kenntnisse in Azure, Azure DevOps und Cloud-basierten ML-Workflows.
Deine Vorteile

 * Direkter Einfluss auf KI-Produkte mit realem Mehrwert für Städte und Kommunen.
 * Viel Gestaltungsspielraum und Verantwortung ab Tag 1.
 * Modernes Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen.
 * Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
 * Das Beste aus zwei Welten: Startup-Dynamik und die Sicherheit eines internationalen Konzerns.

## Description

Machine Learning
Infrastruktur
Kubernetes
Cloud
Informatik
Englisch
NumPy
Sicherheit
SQL Azure
Software-Engineering
Dienstleistungen
Praktikumserfahrung
Testdurchführung
PPP
Python
Docker
GIT
Wirtschaftsinformatik
GitHub
SaaS
Continuous Integration
DevOps
Engineering
Deutsch
Verantwortungsvolle Arbeitsweise, * Integration und Produktivsetzung moderner KI-Modelle in unsere Softwareplattform.

 * Entwicklung skalierbarer Daten-, Inferenz- und Trainingspipelines für Computer-Vision-Anwendungen.
 * Weiterentwicklung unserer Lösungen
 * Aufbau und Betrieb verteilter KI-Workloads mit Kubernetes und Ray Serve.
 * Qualitätssicherung, Testing und Monitoring von KI-Systemen im produktiven Einsatz.
 * Enge Zusammenarbeit mit Product, Software Engineering und Data Science.


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