AI Engineer im Data Innovation Lab

Im Data Innovation Lab trägst du die Verantwortung dafür, echte Mehrwerte aus Daten und AI zu generieren. Du bist Teil eines interdisziplinären Teams aus Data Scientists, Software-Engineers und Business-Experts, das innovative AI-Lösungen entwickelt und damit die langfristige Transformation unseres Versicherungsgeschäfts vorantreibt. \n

Die Position ist in der Einheit "AI Business Capabilities" innerhalb des Data Innovation Labs angesiedelt. Unser Schwerpunkt liegt darauf, vielversprechende AI-Experimente in einen stabilen, produktiven Betrieb zu überführen und unsere AI-Systeme verlässlich zu betreiben. Dazu arbeiten wir eng mit den anderen Teams im Data Innovation Lab zusammen und bringen unsere MLOps-, LLMOps- und SRE-Expertise in gemeinsame Projekte ein. \n

Das erwartet dich\n \n

• Du begleitest unsere Projekt-Teams hands-on beim Übergang von AI-Experimenten in die Produktion und hast damit einen direkten Impact auf unser Kerngeschäft\n
• Du erkennst Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen AI-Anwendungen und nutzt deine Abstraktionsfähigkeit, um wiederverwendbare Software-Komponenten, Services und Infrastruktur zu konzeptionieren und umzusetzen\n
• Du erschließt dir fortlaufend neue Themen und komplexe IT-Landschaften und verbindest technisches Know-how, fachliches Verständnis und Business-Sinn, um praktikable Lösungen für unsere operativen Einheiten zu schaffen\n
• Du betreibst, überwachst und optimierst unsere inhouse entwickelten Machine-Learning- und AI-Anwendungen in der Produktion (z.B. Monitoring, Alerting, Performance-Tuning, Incident-Management, Site-Reliability)\n

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• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, idealerweise mit Erfahrung in Frameworks wie fastapi, pydantic, pydantic_ai, celery, polars, pytorch, transformers\n
• Du bringst die Bereitschaft mit, dich in operative Versicherungsprozesse einzuarbeiten, um AI-Anwendungen im Gesamtkontext zu verstehen und zielgerichtet weiterzuentwickeln\n
• Nachhaltige Software-Entwicklung ist für dich selbstverständlich: Test-Driven Development, Clean Code, Code Reviews und der sichere Umgang mit Git sind Teil deiner täglichen Arbeit\n
• Du hast Erfahrung mit dem Deployment produktiver Softwaresysteme mit AI-Kontext (z.B. Docker, Kubernetes, Helm, AWS, MLOps & LLMOps Praktiken), sowie deren Betrieb und Überwachung (Grafana, OTEL)\n
• Erfahrung in der Entwicklung von LLM-basierten Workflows ist ein Plus (z. B. Agenten, Prompting-Strategien, Mlflow, Langfuse)\n
• Idealerweise bringst du Erfahrung im Aufbau neuer Projekte mit - von der ersten Idee über Prototyping bis hin zum stabilen Betrieb\n
• Erfahrung mit SQL und Typescript ist hilfreich. \n

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• Dich erwarten flexible Arbeitszeiten mit einer 38 Stunden-Woche und Gleitzeitmodell, 30 Urlaubstage + Weihnachten & Silvester sowie 60% Homeoffice Möglichkeit, Möglichkeit zum mobilen Arbeiten im Ausland \n
• Freu dich auf monetäre Benefits wie eine faire Vergütung, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen \n
• Profitiere von unserer modernen Datenlandschaft und Tech Stack \n
• Nutze unser großes Portfolio an Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten \n
• u.v.m. \n

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Über AXA \n

AXA Deutschland ist Teil der AXA Gruppe, einem der weltweit führenden Versicherungsunternehmen mit Schwerpunkten in Europa, Nordamerika und dem asiatisch-pazifischen Raum. Als einer der größten Erstversicherer in Deutschland betreuen wir rund 8 Millionen Kund:innen im Bereich Vorsorge und Versicherung. \n

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Wir sind auf der Suche nach kreativen und analytischen Köpfen, die sich auch von Herausforderungen nicht beirren lassen. Bei uns erwartet dich ein Umfeld, in dem Ideen und Feedback auf offene Ohren treffen, Projekte schnell ins Rollen kommen und "monoton" ein Fremdwort ist. Wir pflegen eine Kultur der Offenheit und Wertschätzung und begrüßen Vielfalt in all ihren Formen. \n

Wir sind Menschen mit Ecken und Kanten, die ohne Berührungsängste aufeinander zugehen. Bei AXA empfangen wir dich mit offenen Armen unabhängig von Geschlecht, Herkunft, sexueller Orientierung, einer Behinderung oder anderen Facetten. \n