• Gemeinsam mit dem Team identifizierst du KI-Potenziale, führst Machbarkeitsstudien durch und entwickelst daraus tragfähige Lösungen für Fachbereiche und interne Teams.
• Du entwickelst eigenständig KI-Anwendungen (z. B. Mail-Assistent oder Log-Management) z.B. mit PyTorch und Python und bringst diese in den produktiven Betrieb.
• Die Konzeption und Umsetzung von RAG-Systemen, System-Prompts, Guardrails sowie die Integration von MCP-Servern gehören zu deinem Aufgabenbereich.
• In enger teamübergreifender Zusammenarbeit mit IT-Security, Netzwerk, Plattform-Teams sorgst du dafür, dass KI-Services sicher, performant und standardisiert bereitgestellt werden.
• Du arbeitest eng mit der IT-Architektur zusammen, bringst moderne Ansätze im Bereich KI ein und unterstützt das Requirement-Engineering rund um GenAI.
• Das Testen von Workflows und LLMs, die Evaluation neuer Modelle sowie die Mitwirkung an Best Practices und Governance-Themen runden dein Aufgabengebiet ab - als Enabler und Treiber von AI in der DIIN.

• Fundierte Kenntnisse in Python und idealerweise Erfahrung mit PyTorch sowie modernen LLM-Frameworks zeichnen dich aus.
• Praktische Erfahrung im Umgang mit LLMs, RAG-Architekturen, Vektor-Datenbanken und Prompt-Engineering bringst du mit; Kenntnisse zu MCP, Agent-Frameworks oder Guardrails sind ein Plus.
• Für moderne KI- und Plattformthemen begeisterst du dich und verfügst über ein gutes Verständnis von Container-Technologien (Docker, Kubernetes), GPU-Workloads oder MLOps - oder möchtest dein Wissen in diesen Bereichen gezielt erweitern.
• Eine strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Freude an der Zusammenarbeit mit internen Teams (Security, Netzwerk, Plattform, Architektur, IAM) und externen Partnern runden dein Profil ab.
• Neben einer Ausbildung im IT-Umfeld verfügst du über erste Berufserfahrung in einer vergleichbaren Funktion (z. B. KI-Engineering, Data Science, Platform-Engineering) und sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.

Dein Kontakt