Machine Learning Jobs in Köln

Du analysierst Prozesse, findest Schnittstellen und identifizierst, wo KI echten Mehrwert bringt – bei uns oder direkt beim Kunden. Du entwickelst, testest und setzt KI-Lösungen ein – Machine Learning, Deep Learning oder Generative AI.

Du bewertest AI-Use-Cases gemeinsam mit Kunden und übersetzt Anforderungen in technische Lösungsansätze. Du entwickelst ML-und GenAI-Lösungen, z.B. mit LLMs, RAG oder klassischen Machine-Learning-Methoden. Du konzipierst Daten-und ML-Pipelines und bringst AI-Lösungen in produktionsnahe Umgebungen. Du arbeitest mit Cloud-, Data-und Platform-Teams zusammen.

Du bewertest AI-Use-Cases gemeinsam mit Kunden und übersetzt Anforderungen in technische Lösungsansätze. Du entwickelst ML- und GenAI-Lösungen, z.B. mit LLMs, RAG oder klassischen Machine-Learning-Methoden. Du konzipierst Daten- und ML-Pipelines und bringst AI-Lösungen in produktionsnahe Umgebungen.

führen Lehrveranstaltungen in den Bachelor-/Masterstudiengängen des Fachbereiches in deutscher und englischer Sprache durch. setzen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten um, akquirieren und leiten Drittmittelprojekte und beteiligen sich am Wissenschaftstransfer. entwickeln und nutzen bioinformatische und KI-Werkzeuge in Lehre und Forschung.

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

Übersetzung von regulatorischen Vorgaben, wie etwa der KI-Verordnung, in technische Anforderungen an KI-Systeme. Konzeption und Entwicklung von technischen Lösungen zur Absicherung von KI-Systemen. Konzeption und Entwicklung von KI-Governance Frameworks. Konzeption und Durchführung von KI-Prüfungen für konkrete Use Cases. Entwicklung von Methoden zur Messung und Quantifizierung von Unsicherheiten in KI-Modellen (z. B. Transformer-Architekturen). Durchführung von Redteaming- und Stresstests zur Absicherung von LLMs und KI-Agenten im produktiven Einsatz. Automatisierung von KI-Prüf- und Testworkflows. Beratung von Kund*innen aus Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung zur regulatorischen Einordnung und Absicherung ihrer KI-Systeme.

Du übernimmst die fachliche und disziplinarische Führung eines Teams von Product Managern, die für unsere Fraud-Detection-Systeme sowie für die KI-Agenten verantwortlich sind, die AFC-Operations bei Fallbearbeitung und Verdachtsmeldewesen unterstützen. Du entwickelst die Produktstrategie und Roadmap für Fraud Detection und agentengestützte AFC-Workflows, stellst eine sinnvolle Priorisierung zwischen beiden Themenbereichen sicher und behältst dabei technologische sowie regulatorische Entwicklungen im Blick. Du treibst den verantwortungsvollen Einsatz von KI und Machine Learning in der Betrugs- und Geldwäscheprävention voran.

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.

Entwirf intelligente Agentic-AI-Lösungen für Kundenprozesse: Du konzipierst und realisierst Azure-native agentische Lösungen zur Automatisierung, Unterstützung und Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, Azure AI Agent Service, Semantic Kernel und weiteren Azure-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, Retrieval-Augmented Generation, Guardrails und Evaluationsmechanismen.

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.