AI Engineer (m/w/d)

Die IBYKUS Holding GmbH ist eine Unternehmensgruppe für leistungsfähige IT-Lösungen und verlässliche Softwareentwicklung mit Kunden aus Verwaltung, Wirtschaft und spezialisierten Fachbereichen. Für den Aufbau und die Weiterentwicklung der AI-Kompetenz wird ein Lead AI Engineer gesucht.

Angebot: Vollzeit, unbefristet, 100 % Remote.

Benefits

Verantwortungsvolle Schlüsselrolle beim Aufbau des AI-Portfolios
Spannende, projektorientierte Aufgaben mit gesellschaftlichem Nutzen
Kollegiales Arbeitsumfeld mit kurzen Kommunikationswegen
Flexible Arbeitszeiten und 100 % Remote-Arbeitsmodell
Moderner Technologieeinsatz und Raum für eigene Ideen
Individuelle Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
Langfristige Perspektive in einer stabilen Unternehmensgruppe

Anforderungen & Qualifikationen

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder vergleichbare Qualifikation
Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung produktiver AI-, ML- oder datengetriebener Systeme
Praktische Erfahrung mit LLMs, RAG-Architekturen, Vektordatenbanken, Prompt Engineering und AI-Agenten
Sicherer Umgang mit Python und Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, LangChain oder LlamaIndex
Erfahrung mit Cloud-, Container- und DevOps-Umgebungen (z. B. Azure, AWS, Kubernetes, Docker, CI/CD)
Kenntnisse zu Datenschutz, IT-Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Governance im AI-Umfeld
Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge verständlich zu erklären
Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise und Bereitschaft zur Übernahme von Verantwortung

Aufgaben

Verantwortung für die technische Architektur und strategische Weiterentwicklung von AI- und Machine-Learning-Lösungen
Fachliche Leitung von AI-Projekten von Anforderungsanalyse über Prototyping bis zur produktiven Integration
Entwicklung skalierbarer Lösungen auf Basis von LLMs, Machine Learning, NLP und datengetriebenen Verfahren
Bewertung neuer AI-Technologien, Frameworks und Plattformen hinsichtlich Einsatzfähigkeit, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit
Etablierung technischer Standards, Best Practices und wiederverwendbarer Komponenten
Begleitung von Kunden und internen Stakeholdern bei der Identifikation sinnvoller AI-Anwendungsfälle
Coaching von Senior AI Engineers und AI Engineers sowie Sicherstellung von Wissenstransfer im Team
Unterstützung des Vertriebs im Pre-Sales als Lösungsarchitekt