<div class="show-more-less-html__markup show-more-less-html__markup--clamp-after-5 relative overflow-hidden"> Aufgaben<br/><br/><ul><li>Als GenAI Engineer (m/w/d) entwickelst und implementierst du eigenständig Generative-AI-Modelle, (Multi-)Agent-basierte LLM-Anwendungen und KI-basierte Lösungen für unsere kundenspezifischen Anforderungen. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme im Kontext von KI und generativen Modellen. </li><li>Du entwickelst und wartest KI-Pipelines, APIs und interaktive Anwendungen und arbeitest an Komponenten wie Large Language Models, multimodalen Modellen, Knowledge Graphs und KI-gestützten Produkten. </li><li>Die Arbeit an komplexen KI-Projekten, die Analyse von Geschäftsanwendungen für generative KI und die Übersetzung in technische Lösungen ergänzen deine Tätigkeiten. </li><li>Du nutzt deine Kommunikationsstärke, um eng mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, deren Probleme im Kontext von GenAI zu analysieren und die Ergebnisse verständlich zu präsentieren. </li><li>Du arbeitest über verschiedene Technologie-Stacks hinweg, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, LangChain, Hugging Face, OpenAI APIs, LLM-Frameworks und Cloud-Infrastruktur. </li><li>Du bist Mentor für Junior-Kolleg:innen im Bereich KI und sorgst für Wissenstransfer innerhalb des Teams. </li><li>Du profitierst von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Möglichkeiten, deine technische Entwicklung im Bereich Generative AI voranzutreiben und in der Community präsent zu sein. <br/><br/><br/></li></ul><strong>Benefits<br/><br/></strong><ul><li>Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in Generative AI, LLM-Entwicklung und Cloud-Architektur </li><li>Zugang zu branchenübergreifenden Projekten, z. B. Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel </li><li>Kooperationen mit führenden Partnern in Cloud, AI/ML und AutoML und Zugang zu Enterprise-Versionen führender LLMs </li><li>Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch </li><li>Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke </li><li>Deutschlandticket </li><li>Unterstützung sportlicher Aktivitäten über EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe </li><li>Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kundenprojekten, Reply-Büro und Remote-Arbeit </li><li>Abgeschlossenes Studium mit technischem Hintergrund, z. B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Data Science oder ähnliches </li><li>Erfahrung mit Generative AI, LLMs, NLP und KI-basierten Produktionssystemen, Kenntnisse in Python, R, Rust, PySpark oder SQL </li><li>Erfahrung in Context Engineering, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder ähnlichen LLM-Techniken </li><li>Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure, Containerisierung und Deployment von KI-Modellen </li><li>Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch und Englisch </li><li>Lernbereitschaft, Teamfähigig und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären </li><li>Gute Projektmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten <br/><br/><br/></li></ul>Über Machine Learning Reply<br/><br/>Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an. </div>