Verantwortung für Release-Management und -Koordination, Security und Monitoring interner Produkte und Libraries unter Einhaltung definierter Qualitäts- und Zeitvorgaben - Technische und architektonische Beratung von Entwicklungsteams bei Designentscheidungen, Technologiewahl und Lösungsarchitektur
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Entwicklung von AI-Strategien, Zielbildern und Roadmaps im Einklang mit Geschäfts- und Digitalstrategien … Fachliche Anleitung von Kolleg:innen sowie aktive Mitwirkung an Angebots- und Business-Development-Aktivitäten - Enge Zusammenarbeit mit angrenzenden Bereichen wie Data Platform, Cloud und Cyber Security
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Darstellung der persönlichen Vorstellungen zur Lehrtätigkeit und ein Forschungs- bzw. künstlerisches Entwicklungskonzept, das darlegt, wie der/die Bewerber*in die Kompetenzentwicklung im Bereich KI/ML und nachhaltige Digitalität an der Angewandten …
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Künstliche Intelligenz ist für uns mehr als nur ein Trend – sie ist ein wichtiger Hebel für Innovation, Effizienz und neue Lösungen im industriellen Umfeld … Was Sie erwartet … B. interne Assistenten, Wissenssysteme, Automatisierung)
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KI ist für uns ein entscheidender Hebel für Innovation und Effizienz … Was Sie erwartet … Von der Produktion über den Maschinenbau bis zur Administration identifizieren Sie wertschöpfende Use-Cases und führen interdisziplinäre Teams zur erfolgreichen Implementierung
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Identifikation, Planung und Umsetzung von GenAI & Data Science Use Cases entlang des analytischen Lifecycles & moderner Softwareentwicklung … Durch Sparring, Coaching und regelmäßigen Austausch förderst du den internen Wissensaufbau
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Abgeschlossenes Studium mit technischem Schwerpunkt (z.B. Data Science, Informatik, AI, Mathematik) oder relevante Berufserfahrung - Sehr gute Kenntnisse in Python-Entwicklung und im Umgang mit REST-Schnittstellen … Praktische Erfahrung mit Containerisierung (z.B. Docker), CI/CD, und modernen Versionierungs-Tools (Git)
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Implementierung von Generative-AI- und LLM-basierten Anwendungen (z. B. interne Assistenten, Wissenssysteme, Automatisierung) … Zusammenarbeit mit Fachabteilungen zur Umsetzung konkreter Automatisierungs- und Optimierungspotenziale
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Verantwortung für den stabilen Betrieb der IT-Fachanwendungen im AI-Portfolio sowie die Bereitstellung produktspezifischer Komponenten - Planung, Organisation und Koordination der relevanten Arbeitsabläufe im Betrieb mit den beteiligten Fachbereichen
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Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, or a related field - 1–5 years of experience, including at least 1 year in AI/ML or software development … Experience developing and fine‑tuning ML models using industry‑standard frameworks or cloud platforms
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