Wir suchen einen hochqualifizierten und erfahrenen Senior KI-Entwickler, der unser KI- & Automatisierungsteam verstärkt. In dieser Rolle entwirfst und implementierst du wegweisende KI-Lösungen mit starkem Fokus auf autonome Agenten, Machine-Learning-Workflows und cloudnative Architekturen, um Innovationen in der Marketingbranche voranzutreiben.
Unser Team entwickelt intelligente, skalierbare Systeme, die Automatisierung und Optimierung in allen Marketingkanälen ermöglichen – von der Inhaltserstellung und Personalisierung bis hin zur Kampagnenanalyse und prädiktiven Einblicken. Du arbeitest an der Schnittstelle von KI, Marketingtechnologie und Softwareentwicklung und baust serverlose Lösungen auf AWS, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.
Dies ist eine praktische technische Rolle, die tiefgehende Expertise in der KI-Systementwicklung sowie praktische Erfahrung mit AWS-Services und modernen Backend-Architekturen erfordert. Du wirst Teil eines verteilten, funktionsübergreifenden Teams, das gestaltet, wie KI das Marketing verändert.
Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon mindestens 2 Jahre mit Fokus auf KI/ML-Systeme
Fundierte Erfahrung mit AWS, einschließlich Lambda, API Gateway, Step Functions, DynamoDB, S3, EventBridge, CloudWatch, IAM, Amazon Bedrock und SSM Parameter Store
Praxis in Prompt Engineering und im Erstellen effektiver Interaktionen mit LLMs
Erfahrung im Fine-Tuning von Foundation-Modellen und in Natural Language Processing (NLP)-Techniken
Nachgewiesene Erfolge im Aufbau von agentenbasierten Architekturen oder intelligenten Automatisierungssystemen
Hervorragende Kenntnisse in Python und gutes Verständnis bewährter Softwareentwicklungsmethoden
Fundierte Erfahrung mit Git/GitHub-Workflows und kollaborativer Softwareentwicklung
Erfahrung mit ereignisgesteuerten und serverlosen Architekturen sowie die Fähigkeit, Kompromisse gegenüber containerbasierten Ansätzen abzuwägen
Vertrautheit mit MLOps-Konzepten und -Tools (z. B. Modellbereitstellung, Monitoring, Versionierung)
Vertrautheit mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform oder AWS CloudFormation
Verständnis des gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC), von der Planung bis zur Bereitstellung
Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem agilen, schnelllebigen Umfeld selbstständig zu arbeiten
Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und Teamfähigkeit
Wünschenswert**
Erfahrung mit Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB, Milvus)
Kenntnisse in Agent-Frameworks (z. B. LangChain, CrewAI, AutoGen, LangGraph)
Erfahrung in der Echtzeit-Datenverarbeitung (z. B. Kinesis, Kafka)
Vertrautheit mit Machine-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
Relevante AWS-Zertifizierung(en) wie AWS Certified AI Practitioner