Computer Vision Jobs

Koordination der Produkt- und Technologieentwicklung für den Produktbereich TwinCAT Machine Learning und Agentic AI Weiterentwicklung der Produktstrategie und Roadmap für bestehende sowie neue Produkte unter Berücksichtigung von Markt-, Kunden- und Technologietrends Abstimmung von Produktanforderungen, Prioritäten und Entwicklungsumfängen mit den beteiligten Entwicklungsabteilungen Begleitung des gesamten Produktlebenszyklus – von der Idee und Anforderungsdefinition über Spezifikation und Entwicklung bis zur Markteinführung und kontinuierlichen Weiterentwicklung

Du beschäftigst dich mit Programmierung, Algorithmen, Datenverarbeitung und maschinellem Lernen. Deine gewonnenen theoretischen Kenntnisse setzt Du direkt bei uns ein und entwickelst u.a. professionelle Unternehmens-Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Deine Studienphasen absolvierst Du bei unserem Kooperationspartner – der renommierten Leibniz-Fachhochschule in Hannover.

Du verantwortest die technische Sicherheit unserer KI-Plattform auf Basis von Kubernetes und STACKIT. Du führst Threat Modeling und Risikoanalysen für neue KI-Anwendungen durch. Du begleitest Roll-outs mit Security Reviews und klaren technischen Empfehlungen. Du härtest Kubernetes-Umgebungen, zum Beispiel über RBAC, Network Policies, Pod Security Standards, Admission Control und Policy as Code. Du arbeitest mit bestehenden Policy-as-Code-Ansätzen, insbesondere Kyverno. Du sicherst die Software Supply Chain ab, zum Beispiel mit signierten Container Images, SBOMs, Schwachstellen-Scans, Trivy und Image Hardening.

Definition und Weiterentwicklung der Zielarchitektur einer Voice- und AI-basierten Softwareplattform Architektur und Design cloud-nativer Microservice-Lösungen auf Basis von Azure und Kubernetes Konzeption von API-, Integrations- und Kommunikationsarchitekturen für verteilte Systeme Integration von Speech-to-Text-, NLP- und AI-Komponenten in die Plattformlandschaft Technische Beratung der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung von Skalierbarkeit, Performance und Betriebssicherheit

Entwicklung neuer Features und KI-gestützter Use Cases für unseren internen KI-Chatbot „theo' sowie künftige KI-Integrationen in weitere Produkte. Weiterentwicklung und Optimierung unserer RAG-Lösung (u.a. via Azure AI Search). Anbindung neuer AI Services und Integration bestehender Legacy-Systeme über verfügbare Schnittstellen. Entwicklung wartbarer, qualitativ hochwertiger Lösungen (inklusive agentischer Workflows) innerhalb unserer etablierten, klar strukturierten Architektur. Evaluation und Integration neuer KI-Technologien und -Services.

Du verantwortest die fachliche Weiterentwicklung unserer KI-Agenten, die unser AFC-Operations-Team bei der Bearbeitung von Alerts, Fallabklärungen und der Erstellung von Verdachtsmeldungen (§ 43 GwG) unterstützen. Du definierst und schärfst gemeinsam mit AFC-Operations, Compliance und Data-Science die Use Cases der Agenten - von der Alert-Priorisierung über die automatisierte Sachverhaltsaufbereitung bis zum Vorschlag für die FIU-Meldung. Du überwachst und bewertest laufend die Qualität, Treffergenauigkeit und Nachvollziehbarkeit der KI-generierten Vorschläge und leitest daraus Optimierungen (Prompting, Guardrails, Modell-Feintuning) ab.

Mitgestaltung der Architektur eines verteilten Systems, das für eine große, heterogene Kundenbasis skalieren muss. Treffe fundierte Entscheidungen zum Technologie-Stack. Welche Agenten-Frameworks diesen als Basis, wie kommunizieren Agenten miteinander, wann ist ein Human-in-the-Loop-Check erforderlich und wann kann das System autonom handeln. Konzeption, wie Agenten auf Wissen zugreifen und es nutzen. Hier gehören RAG, Vektordatenbanken und vor allem die Genauigkeit der Informationsabfrage dazu; nicht nur das Aufsetzen einer Datenbank.

Als Sr. Advisor ist es Deine Mission, unsere operativen Experten zu befähigen. Du agierst als strategischer Berater, technischer Mentor und praktischer Umsetzer – und stellst die Werkzeuge, Prototypen und das Wissen bereit, die unsere Teams benötigen, um Spitzenleistungen zu erbringen. Prozesstransformation: Unterstützen Sie unsere Teams bei der Steigerung der Effizienz in den Bereichen Kampagnenidee, -erstellung und -analyse, indem Sie die richtigen KI-Tools identifizieren und in bestehende Arbeitsabläufe integrieren. Prototyping & „Vibe Coding": Packen Sie mit an und erstellen Sie funktionale Prototypen von KI-basierten Prozessen unter Verwendung interner/externer Tools und Natural Language Coding.

Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen für Produktions- und Entwicklungsprozesse, Analyse großer Produktions-, Qualitäts- und Prozessdatensätze, Erstellung von Dashboards und Datenmodellen für datengestützte Entscheidungsfindung, Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Qualitätsverbesserung, Automatisierung von Reporting und Datenanalyse, Umsetzung von Industrie-4.0- und Smart-Factory-Projekten, Digitalisierung von Produktions- und Geschäftsprozessen

You own line management for a distributed team of Machine Learning Engineers and Data Scientists - running regular 1:1s, setting development goals, and driving performance reviews and career growth. You build a cohesive, high-trust team culture across countries and time zones, encouraging transparency, ownership, and continuous learning. You support the team's delivery cadence, remove blockers early, and drive engineering quality standards (CI/CD, code review, cloud automation, monitoring, documentation). You engage credibly in technical discussions, help the team make sound architectural decisions, and represent the team to stakeholders.

Übernahme der Architekturverantwortung für KI-native Delivery-Vorhaben, von Problemklärung, Zielbild, Kontext und Annahmen bis zu nachvollziehbaren Architekturentscheidungen Gestaltung sicherer und flexibler Lösungsarchitekturen, in denen Menschen, KI-Systeme, Agenten, Daten, Tools und bestehende Anwendungen sinnvoll zusammenarbeiten Erarbeitung verständlicher Entscheidungsgrundlagen, Trade-off-Analysen und adressatinnengerechte Unterlagen für technische Teams, Auftraggeberinnen und Stakeholder*innen Validierung von Architekturannahmen durch Prototypen, technische Spikes, Evaluationen und frühe Delivery-Ergebnisse

Entwirf intelligente Agentic-AI-Lösungen für Kundenprozesse: Du konzipierst und realisierst agentische Lösungen zur Automatisierung, Unterstützung und Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Amazon Bedrock AgentCore und weiteren AWS-nativen KI-Services – von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb in der Produktion. Agenten- und Prozessarchitekturen: Du entwirfst agentenbasierte Architekturen inklusive Tool-Integration, Memory-Persistenz, Multi-Agent-Orchestrierung sowie Guardrails und integrierst Bedrock-Agenten als digitale Prozessassistenten, Entscheidungsunterstützer oder autonome Teilprozess-Akteure in bestehende Kundenprozesse.

Sie sind verantwortlich für die Umsetzung von Automatisierungs- sowie KI-Projekten und sind hierfür auch regelmäßig bei unseren Kunden vor Ort Sie übernehmen die technische Projektverantwortung für die Kunden, welche hauptsächlich Banken, Versicherungen und Behörden sind. Sie sind für die Prozessanalyse, Architektur der neuen Automatisierungen und KI Prozesse, sowie das Development bis hin zum Go Live verantwortlich

Lerne in diesem Studiengang, wie Künstliche Intelligenz (KI) die digitale Transformation vorantreibt, und arbeite in den Praxisphasen an spannenden Projekten zu Themen wie Machine Learning, generative KI (GenAI) oder Cloud Computing. Deine Zukunft liegt uns am Herzen. Wir fördern deine Stärken und stehen dir zur Seite: Dein persönlicher Mentor(m/w/d/x) unterstützt dich in deiner fachlichen und persönlichen Entwicklung und begleitet dich auch in den Theoriephasen. Nach deinem erfolgreichen Abschluss bist du bestens auf eine verantwortungsvolle Rolle in unserem Unternehmen vorbereitet, sei es als KI-Experte oder Data Scientist.

Du hilfst unseren Kunden ihre Service-Organisationen für den Einsatz von KI-basierten Funktionen fit zu machen. Use-Case-Identifikation & Roadmap: Du analysierst Pain Points in ITSM-/ESM-Prozessen, identifizierst KI-Use-Cases mit echtem Business Value und entwickelst mit dem Kunden eine belastbare Umsetzungsroadmap. Datenstruktur & Zielbilder: Du bewertest bestehende Datenbasen (Ticket-, Wissens- und Stammdaten), definierst Anforderungen an Datenqualität und -struktur für KI-Use-Case und wirkst an Zielbildern für Datenmodelle im Servicekontext mit.

Vision & Verantwortung: Du definierst das Zusammenspiel von SAP Business AI, Joule Agents, RAG-Architekturen und Automatisierung und verantwortest zentrale KI-Architekturentscheidungen im SAP-Umfeld. Architekturdesign: End-to-End-Architekturen mit SAP AI Core/Launchpad, Joule Studio (Skills, Agents) und SAP BTP konzipierst und integrierst du nahtlos in S/4HANA-Landschaften. Multi-Agenten & RAG: Auf Basis von Joule Agents, MCP-Servern, A2A-Kommunikation sowie Vektordatenbanken und SAP Knowledge Graph entwirfst du Multi-Agenten- und RAG-Architekturen.

Theorie und Praxis verbinden: In den Theoriephasen lernst du Themen wie Programmierung, Data Engineering, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. In den Praxisphasen setzt du dein Wissen direkt bei uns im Unternehmen um. Daten verstehen und nutzen: Du unterstützt bei der Erfassung, Verarbeitung und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten und hilfst dabei, daraus wertvolle Erkenntnisse für unsere Geschäftsprozesse zu gewinnen. KI-Lösungen entwickeln: Du wirkst an der Konzeption und Umsetzung von KI-basierten Systemen mit – etwa zur Automatisierung von Abläufen, zur Prognose von Trends oder zur Optimierung von Entscheidungen.

Prozess- & Strategieberatung: Du berätst unsere Kunden zu ihren Customer-Service-Prozessen, identifizierst Automatisierungspotenziale und entwickelst Strategien, wie AI Agents KPIs (wie AHT oder CSAT) messbar verbessern können.

Architekturverantwortung: Du konzipierst und realisierst KI-gestützte Lösungsarchitekturen mit Microsoft Azure AI und Microsoft 365 Copilot. Strategische Lösungsgestaltung: Du entwickelst Agenten-basierte Architekturen mit Technologien wie Semantic Kernel und Multi-Agent-Workflows. Use-Case-Entwicklung: Du identifizierst und gestaltest Business Cases von der Vorstudie bis zur produktiven Umsetzung.