Jobbeschreibung
More than just IT. Die Welt ist digital. Der Handel sowieso. Als internationales Tech-Unternehmen und Teil der Otto Group entwickeln wir seit über 30 Jahren IT- und Beratungs-Lösungen für die digitale Zukunft von Handel und Logistik. An acht Standorten in Deutschland, Spanien, Indien und Taiwan begleiten über 500 mutige Talente, engagierte Expert*innen und erfahrene Führungskräfte unsere Kunden innerhalb und außerhalb der Otto Group. Angetrieben vom Anspruch nach verantwortungsvollem und nachhaltigem Handeln, setzen wir auf die Eigenverantwortung und Lernbereitschaft unserer Mitarbeitenden und wachsen in einem vielfältigen, wertschätzenden und vertrauensvollen Arbeitsumfeld täglich über uns hinaus.
- Arbeit in einem dynamischen, agilen Entwicklungsteam, das sich auf innovative KI-Lösungen spezialisiert hat
- Verantwortung für die Gestaltung und Implementierung von KI-Anwendungen, von der ersten Konzeptionsphase bis zum finalen Deployment
- Arbeit mit großen, komplexen Datensätzen, einschließlich der Aufbereitung, Analyse und Visualisierung dieser Daten
- Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen, insbesondere im Bereich Natural Language Processing (NLP) und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle einen direkten Nutzen für das Unternehmen haben
- Kontinuierliche Weiterbildung und Anwendung neuester Technologien im Bereich der Künstlichen Intelligenz
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Fachbereich
- Fundiertes theoretisches Wissen und praktische Erfahrungen in den Bereichen Machine Learning, insbesondere NLP und Retrieval-Augmented Modelle
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Machine Learning-Bibliotheken
- Kenntnisse in der Entwicklung und dem Deployment von Anwendungen, einschließlich der Erstellung von Deployment-Pipelines
- Erfahrung im Umgang mit RESTful APIs und web-basierten Services, idealerweise mit Kenntnissen in Flask und FastAPI
- Idealerweise Kenntnisse in der Arbeit mit Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate, ChromaDB, pgvector oder qdrant
- Erfahrung in MLOps, einschließlich produktivem Deployment von KI-Modellen und Monitoring-Tools wie Datadog
- Interesse an ethischer KI und nachhaltiger Entwicklung von KI-Lösungen
- Erste Erfahrungen oder Interesse an Cloud-Umgebungen (GCP, AWS, Azure) sind von Vorteil
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