Data Scientist & AI Engineer (all genders)

Dein Beitrag zum Glück:

• Du konzipierst, entwickelst und implementierst ML-, Advanced-Analytics- und GenAI-Lösungen entlang des analytischen Lifecycles und bringst sie mit bewährten MLOps-Praktiken produktionsreif in den Betrieb.
• Gemeinsam mit Data Engineering und Fachbereichen integrierst du Modelle und KI-Lösungen in bestehende Systeme, optimierst Workflows und priorisierst relevante Use Cases nach geschäftlichem Nutzen.
• Du stellst Skalierbarkeit, Stabilität, Performance, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung von ML- und KI-Lösungen sicher.
• Du entwickelst und erweiterst Microsoft 365 Copilot-Lösungen mit Agents und Automatisierungen in Microsoft Copilot Studio.
• Du entwickelst und betreibst datenintensive Plattformkomponenten für Agentic AI, Skill Distribution und KI-native Lösungen in Cloud- und Microsoft-Umgebungen.
• Du entwickelst wiederverwendbare Frameworks für Agentic AI und Generative AI und integrierst Large Language Models sowie multimodale Modelle in konkrete Unternehmenslösungen.
• Du identifizierst, planst und setzt GenAI & Data Science Use Cases entlang des analytischen Lifecycles & moderner Softwareentwicklung um.

Darum bist du unser Gewinn:

• Abgeschlossene Ausbildung mit IT-Background, z. B. HTL, FH oder Universität.
• Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung, Versionierung, Integration und dem produktionsnahen Betrieb von ML-Modellen mit MLOps-Praktiken wie CI/CD, Monitoring und Deployment.
• Fundierte Kenntnisse in SQL, Python/PySpark und gängigen Data-Science-Bibliotheken wie scikit-learn, numpy oder pandas.
• Erfahrung mit Databricks oder anderen Cloud-Plattformen sowie Agentic-AI-Technologien AWS Bedrock oder Microsoft Copilot ist von Vorteil.
• Praxis in Prompt Engineering, Fine-Tuning oder der Umsetzung generativer KI-Anwendungen; Kenntnisse in PyTorch, TensorFlow, LangChain oder Hugging Face sind ein Plus.
• Hohes Qualitätsbewusstsein, strukturierte Arbeitsweise und ausgeprägte Teamorientierung.
• Sehr gute Deutsch- sowie gute Englisch-Kenntnisse.

Mit diesen Technologien arbeiten wir:

• Databricks
• AWS Cloud, Python, PySpark, SQL und dbt.
• GitLab, MLflow und Jira.
• Microsoft Copilot Studio und Microsoft 365 Copilot Extensions.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic AI und Multi-Agent-Systeme.