Applied AI Developer

Python HR-Bereich Kommunikation Elektrotechnik Technik Engineering Sicherheit Teamfähigkeit Zuverlässigkeit, Perspektive: Möglichkeiten, dich persönlich und beruflich weiterzuentwickeln - durch Feedbackgespräche, Entwicklungsprogramme und individuelle Weiterbildungsangebote der Akademie Würth. Private Sicherheit: Vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge und Vergünstigungen bei vielen Versicherungen, z. B. Rechtsschutzversicherung. Rundum fit: Job-Bike, betriebsärztliche Vorsorgemöglichkeiten, Gesundheitstage, Sportkurse, Workshops zu Gesundheitsthemen und günstige Mitarbeiterkonditionen bei verschiedenen Fitnessstudios bundesweit. Spezielle Extras: Unterstützung in jeder Lebenssituation, Angebote zu Kinder-/Ferienbetreuung sowie vielseitige Vergünstigungen, z. B. Corporate Benefits, Würth Online-Shop.

Creating Together bei Würth Elektronik eiSos

Bei Würth Elektronik eiSos leben und lieben wir unseren außergewöhnlichen Teamgeist! Wir ziehen alle an einem Strang, denn wir wissen, dass wir gemeinsam mehr erreichen. Zusammen gestalten wir intelligente Wege und Lösungen für die Elektroindustrie. Dieses gemeinsame Ziel haben wir immer vor Augen und verlieren doch auf dem Weg dorthin nie den Menschen aus dem Blick.

Basics: Abgeschlossenes Studium in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Data Science, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren Fachgebiet - alternativ eine vergleichbare praktische Qualifikation mit relevanter Erfahrung. Wissen: Berufserfahrung in AI, Machine Learning oder angewandter datengetriebener Produktentwicklung sowie praktische Erfahrung in der Konzeption, im Prototyping und in der Entwicklung von AI-Lösungen in Business- oder Produktumfeldern. Leidenschaft: Freude daran, AI-Anwendungsfälle mit echtem Nutzen zu identifizieren, pragmatisch umzusetzen und technologische Möglichkeiten in produktive Lösungen zu überführen. Kommunikation: Fähigkeit, über technische und fachliche Schnittstellen hinweg wirksam zusammenzuarbeiten und Anforderungen von Non-IT-Stakeholdern in tragfähige AI-Lösungen zu übersetzen; Erfahrung im Austausch mit unterschiedlichen Rollen und Disziplinen. Stärken: Sehr gute Python-Kenntnisse, sicherer Umgang mit modernen Entwicklungspraktiken wie Version Control, Testing, APIs und deployment-orientierter Implementierung, dazu ein gutes Gespür dafür, wann AI echten Mehrwert schafft - und wann ein konventioneller Ansatz die bessere Lösung ist.

Wir bei der Würth Elektronik Gruppe produzieren und vertreiben elektronische Komponenten wie Leiterplatten, elektronische Bauteile, elektromechanische Elemente und komplette Systembaugruppen. Die Gruppe ist mit drei Geschäftsbereichen auf verschiedenen Märkten international aktiv und das mit rund 7.300 Mitarbeitenden, viel Teamgeist und ebenso viel Leidenschaft. Damit zählt Würth Elektronik zu den erfolgreichsten Gesellschaften der Würth-Gruppe.

Für Würth Elektronik eiSos suchen wir dich zur Verstärkung unseres Teams in Vollzeit (36 Stunden) als

Applied AI Developer (m/w/d) in München

Dein spannendes Aufgabenfeld:

Du entwickelst AI-Lösungen nicht für die Theorie, sondern für den produktiven Einsatz. In dieser Rolle verbindest du Business-Verständnis, Engineering-Know-how und technologische Umsetzung. So machst du aus Anforderungen belastbare Lösungen, die Wissen besser verfügbar machen, Prozesse unterstützen und für interne Nutzer messbaren Mehrwert schaffen. Gleichzeitig bringst du deine Erfahrung in Architektur, Qualitätsstandards und Best Practices ein und stärkst damit die langfristigen AI-Fähigkeiten im Team.

Zukunftsweisend gestalten: Entwicklung von AI-Lösungen, die den Zugang zu Engineering- und Produktwissen verbessern und für interne Nutzer einen spürbaren Mehrwert schaffen. Technik verstehen: Fachliche Anforderungen, insbesondere aus Elektrotechnik und Produktwissen, in technische Lösungskonzepte übersetzen und dabei eng mit Stakeholdern, Product Ownern und Domain Experts zusammenarbeiten. Neues gestalten: AI-Fähigkeiten über den gesamten Prozess hinweg voranbringen - von Prototyping und Evaluierung bis zur produktiven Implementierung modellbasierter und workflowgetriebener Lösungen. Performance steigern: Qualität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von Lösungen durch saubere Engineering-Praktiken und passende Validierungsansätze für wissensintensive Use Cases sicherstellen. Expertise teilen: Standards, Architekturentscheidungen und Best Practices für Applied AI Development mitgestalten und dein Wissen aktiv ins Team einbringen. Teamorientiert agieren: Kolleginnen und Kollegen fachlich unterstützen, gemeinsam tragfähige Umsetzungsmuster entwickeln und langfristig AI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen.