AI & Machine Learning Engineer (all genders)

Gestalte mit uns die nächste Generation intelligenter Anwendungen: Als AI & Machine Learning Engineer entwickelst du bei msg innovative KI‑ und GenAI‑Lösungen mit echtem Business‑Impact – von LLMs und RAG‑Architekturen bis hin zu produktiven Cloud‑ und MLOps‑Setups. Du arbeitest an abwechslungsreichen Kundenprojekten, nutzt modernste Technologien und bringst deine Expertise aktiv in unsere starke AI‑Community ein. Dabei profitierst du von viel Gestaltungsspielraum, schneller Verantwortungsübernahme und exzellenten Entwicklungs‑ und Lernmöglichkeiten.

• Projektvielfalt erleben: Du arbeitest in ausgesuchten nationalen und internationalen Kundenprojekten in der Konzeption, Datenmodellierung sowie Implementierung
• AI-Exzellenz ausbauen: Du erwirbst wertvolles Wissen durch gezielte Projekteinsätze und Training-on-the-job
• Grow your Expertise: Du erhältst eine individuelle Aus- und Weiterbildung in innovativen Technologien mit der Möglichkeit zur Zertifizierung
• Innovation hautnah erleben: Du arbeitest mit den neuesten Technologien und Methoden, um datengetriebene Lösungen aktiv mitzugestalten
• Gestaltungsfreiheit & Impact: Du bringst deine Ideen ein und gestaltest die Entwicklung von GenAI-Anwendungen aktiv mit
• AI gemeinsam vorantreiben: Du übernimmst in deiner jeweiligen Projektrolle schnell Verantwortung und bist ein aktiver Teil unserer interdisziplinären AI-Community

• ML & GenAI Erfahrung: 3–5 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung und Operationalisierung von Machine-Learning- oder GenAI-Lösungen
• GenAI-Frameworks gemeistert: Fundierte Kenntnisse in der Umsetzung von GenAI-Anwendungen, z. B. mit Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Frameworks wie LangChain / LangGraph
• Prompt & API Expertise: Erfahrung im Prompt Engineering, in der Integration von KI-APIs (z. B. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI) sowie im Aufbau von LLM-basierten Pipelines
• Cloud-Erfahrung: Kenntnisse in der Operationalisierung von ML- und GenAI-Workflows auf Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) unter Nutzung moderner MLOps-Tools (z. B. MLflow)
• Technisches Know-how: Praktische Erfahrung in Python (z. B. für Data Preparation oder Evaluation) und Verständnis grundlegender Machine-Learning-Konzepte
• Teamgeist & Innovationsfreude: Teamgeist, Eigeninitiative und Begeisterung, neue KI-Technologien in die Praxis zu bringen
• Kommunikationstalent: Du bringst sehr gute Deutsch-​ und Englischkenntnisse sowie eine Bereitschaft zur deutschlandweiten projektbedingten Mobilität mit

Wir klären mit euch die Rahmenbedingungen.

Danach besprechen wir euer Profil mit den Fachbereichen, um ein qualifiziertes Feedback zu einer Passung zu geben.

Bei einem Match, laden wir euch zu einem ersten Kennenlerngespräch (ca. 45 Min) ein.

Danach gibt es ein Zweitgespräch mit einem Case (ca. 90 Minuten), wo die technischen Details besprochen und vertraglichen Themen geklärt werden.

Danach wird ein Angebot erstellt und euch zugeschickt.