Senior AI Engineer

Sind Sie leidenschaftlich im Bereich KI und bestrebt, Innovationen in einem schnelllebigen, wirkungsorientierten Umfeld voranzutreiben? Verfügen Sie über Erfahrung in der Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen und haben Sie Freude daran, andere zu mentorieren? Wenn ja, laden wir Sie ein, Nexthink als Senior AI Engineer beizutreten!
Als erfahrenes Mitglied des AI-Teams werden Sie KI-gestützte Funktionen prototypisieren, ausreifen und in die Cloud-Plattform von Nexthink integrieren. Sie werden architektonische Entscheidungen leiten, Best Practices etablieren und sicherstellen, dass KI-Systeme skalierbar, beobachtbar und produktionsreif sind.
Verantwortlichkeiten
AI Engineering & Architecture
Design, Entwicklung und Betrieb von produktionsreifen AI/ML-Systemen, einschließlich LLM-gestützter Anwendungen, NLP-Modellen, RAG-Pipelines und Multi-Agenten-Systemen

Treffen von wichtigen architektonischen Entscheidungen bezüglich Modellauswahl, Trainingsstrategien, Fine-Tuning, Retrieval-Mechanismen, Orchestrierungsschichten und Infrastruktur

Integration externer KI-Dienste (z. B. LLM-Anbieter) in die Cloud-Plattform von Nexthink

Lösung von Engineering-Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenerfassung, Retrieval, Evaluation, Inferenz, Latenz und Kostenoptimierung

AI Done Right – Evaluation & Quality
Definition von robusten Online- und Offline-Evaluations-Frameworks und Erfolgsmesswerten

Implementierung von Dashboards und Monitoring-Systemen zur Verfolgung der Qualität und zum Erkennen von Regressionen in der Produktion

Design von automatisierten Evaluations-Pipelines für Prompts, Embeddings, Modelle und Agenten-Workflows

Sicherstellung der Beobachtbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen in großem Maßstab

MLOps & Cloud Engineering
Implementierung und Wartung reproduzierbarer ML-Pipelines und CI/CD-Workflows für KI-Komponenten

Verwaltung von Deployment, Monitoring und Lebenszyklus von Modellen und KI-Artefakten in der Produktion

Optimierung von Systemen hinsichtlich Skalierbarkeit, Leistung, Durchsatz und Kosten

Arbeit mit AWS (oder gleichwertigen Cloud-Plattformen), Docker und Orchestrierungs-Frameworks (Kubernetes/ECS)

Produkt- & Cross-funktionale Zusammenarbeit
Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Designern, Software-Ingenieuren und Data Scientists

Übersetzung von mehrdeutigen Produktanforderungen in inkrementelle, testbare Engineering-Pläne

Proaktive Vorschläge für neue KI-Funktionen basierend auf Nutzererkenntnissen und technologischen Fortschritten

Klare Kommunikation komplexer KI-Konzepte sowohl an technische als auch an nicht-technische Stakeholder

Leadership & Mentorship
Mentoring und Coaching von Junior AI Engineers in Best Practices für die Produktion

Etablierung von Engineering-Standards und KI-Best-Practices innerhalb des Teams

Förderung einer Kultur des Experimentierens, Lernens und des Wissensaustauschs

Bsc/Master-Abschluss in Informatik, Machine Learning, Data Science oder einem verwandten Bereich.

5+ Jahre Berufserfahrung im Software Engineering, einschließlich des Auslieferns und Betriebs von Cloud-Diensten in der Produktion

Hands-on-Erfahrung mit LLM-gestützten Produktionsanwendungen oder ML/NLP-Anwendungen.

Starke Kenntnisse in Python und KI-Frameworks

Starkes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens (überwachtes/unüberwachtes Lernen, Optimierung, Modellevaluation).

Fundiertes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens (Training, Optimierung, Evaluation)

Erfahrung mit NLP-Systemen (Embeddings, semantische Suche, Retrieval-Systeme, Textklassifizierung usw.)

Erfahrung in der Integration und dem Betrieb von LLMs (Prompting, Evaluation, Observability, RAG, agentische Workflows)

Hands-on-MLOps-Erfahrung: reproduzierbare Pipelines, Experiment-Tracking, automatisierte Evaluation, CI/CD für Modelle und Prompts

Kenntnisse in Reinforcement Learning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Multi-Agenten-KI-Architekturen.

Starke Daten-Intuition: Fähigkeit, Logs zu prüfen, Metriken zu entwerfen und Regressionen schnell zu identifizieren

Nachgewiesene Erfahrung mit AWS und cloudbasierten KI-Deployments.

Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, fähig, komplexe KI-Konzepte technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu erklären

Exzellente Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem schnelllebigen, kollaborativen Umfeld zu arbeiten.

Starkes Plus
Starke AWS (oder gleichwertige Cloud-Plattform) Erfahrung für skalierbare KI-Infrastruktur.

Erfahrung bei der Optimierung von Modellen für Latenz, Durchsatz und Kosten.

Erfahrung im Fine-Tuning von Large Language Models.

Vertrautheit mit Multi-Agenten-Systemen und Orchestrierungs-Frameworks.

Erfahrung im Design von KI-Systemen in Enterprise- oder B2B-Umgebungen.

Wenn Sie daran begeistert sind, die Grenzen der KI zu verschieben und die nächste Generation von Ingenieuren zu mentoren, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören! Selbst wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung – wir schätzen Fachwissen, Leidenschaft und den Drang zu lernen.

Wir sind die Pioniere und Wegbereiter einer globalen IT-Marktkategorie (DEX), die die Zukunft der Arbeitswelt gestaltet und den IT-Teams unserer Kunden volle digitale Sichtbarkeit über ihr gesamtes Unternehmen ermöglicht. Unsere innovativen Lösungen integrieren Echtzeit-Analysen, Automatisierung und Mitarbeiter-Feedback über alle Endpunkte hinweg. Dies ermöglicht es unseren IT-Teams, komplexe technische Herausforderungen zu lösen, immer produktivere Arbeitsplätze zu schaffen und glückliche, zufriedene Mitarbeiter im digitalen Arbeitsplatz zu gewährleisten.
Mit über 1200 Mitarbeitern auf 5 Kontinenten agiert Nexthink als „One Team“, vernetzt, kollaboriert und innoviert, um kontinuierlich zu wachsen. Wir nennen unsere Mitarbeiter „Nexthinkers“, und unser Engagement für Diversität, Inklusion und Chancengleichheit ist unübertroffen. Wir haben derzeit über 75 Nationalitäten, die mit uns arbeiten, aus allen