Machine Learning Jobs in München

Du identifizierst Einsatzmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz (KI) entlang unserer Geschäftsprozesse und bewertest das wirtschaftliche sowie operative Potenzial von KI-Lösungen. Du steuerst KI-Projekte von der ersten Idee über Proof of Concepts bis zur erfolgreichen Implementierung im operativen Betrieb.

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 berätst Banken, Digitalbanken, Neobanken, Versicherungen und weitere Finanzdienstleister bei regulatorischen Fragestellungen in den Bereichen KYC, AML, Fraud Prevention und Sanctions Compliance. Gemeinsam mit unseren Kunden identifizierst du Potenziale für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Generative AI, Automatisierung und Advanced Analytics entlang der AFC-Wertschöpfungskette. Du entwickelst KI-gestützte Lösungsansätze und Automatisierungen, bewertest deren Mehrwert sowie Einsatzgrenzen kritisch und leitest daraus konkrete Impulse ab, bestehende Prozesse weiterzuentwickeln sowie neue zu etablieren.

Einführung und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen im Unternehmen. Identifikation sinnvoller Einsatzmöglichkeiten für KI in den Fachbereichen. Implementierung und Betreuung von Lösungen wie Microsoft Copilot und weiteren KI-Tools sowie Agenten. Automatisierung von Prozessen und Workflows. Schulung und Unterstützung unserer Mitarbeitenden im Umgang mit KI.

Analyse bestehender Entwicklungsprozesse und ihrer Dokumentation sowie Identifikation systematischer Lücken Strukturierung, Harmonisierung und Überführung heterogener Prozess- und Wissensdokumentationen in das entwickelte Metamodell sowie Aufbau einer maschinenlesbaren Wissensbasis Entwicklung eines Metamodells und eines standardisierten Erhebungsschemas für maschinen- und menschenlesbare Prozess- und Wissensdokumentation

Sie übernehmen die Konzeption, Entwicklung und Implementierung neuer Methoden sowie deren Validierung in Simulationen und Hardware-in-the-Loop-Tests mit Quadcoptern unterschiedlicher Größe und Onboard-Rechnersystemen. Sie entwickeln eigene wissenschaftliche Fragestellungen und Forschungsideen im Themenfeld der Professur und treiben diese selbstständig voran.

Entwickle KI-Lösungen: Du unterstützt bei der Entwicklung maßgeschneiderter Data-Science- und KI-Lösungen – vom Proof-of-Concept bis hin zu operativen Machine-Learning-Modellen.

Vertretung des Fachgebiets KI-gestützte Softwareentwicklung in der Lehre und in der angewandten Forschung Ausbau und Weiterentwicklung des Lehrangebots im Bereich Softwareentwicklung, insbesondere vor dem Hintergrund der zunehmenden KI-Unterstützung und Automatisierung von Softwareentwicklungsprozessen Entwicklung von Lehrangeboten zur KI-gestützten und agentischen Softwareentwicklung

Vermittlung von Kenntnissen zu: Daten, Prognosen, Wissensgewinnung und deren Umsetzung Datenaufbereitung und Datenbereitstellung Reporting und Optimierung von Prozessen Grundausbildung zu den Themen Software-Engineering und Anwendungsentwicklung Testen und Analysieren von technischen Lösungen sowie Evaluierung von bestehender Software

Du steuerst komplexe End-to-End-Prozessoptimierungen eigenverantwortlich - von der Aufnahme und Priorisierung bis zur erfolgreichen Umsetzung im Fachbereich. Du identifizierst und bewertest Automatisierungs-, AI- und Verbesserungspotenziale entlang bestehender Abläufe und leitest daraus wirksame, skalierbare Maßnahmen ab.

Analyse und Modellierung von Prozessen zur Identifikation von Automatisierungs- und Produktpotenzialen Planung und Umsetzung pragmatischer technischer Scriptinglösungen Produktentwicklung für den deutschen und internationalen Rechtsmarkt Beobachtung und Bewertung technologischer Trends im Bereich Legal Tech / Legal AI zur Weiterentwicklung der Innovationsstrategie

Fachliche & Disziplinarische Führung: Du führst dein Team nach den Prinzipien der Servant Leadership. Du förderst die individuellen Stärken deiner Entwickler, begleitest sie bei ihrer Karriereentwicklung und schaffst ein Umfeld von psychologischer Sicherheit und hoher Innovationskraft. Technische Roadmap & Management-Verantwortung: Du erstellst eigenverantwortlich die langfristige technische Roadmap von STACKIT Data & AI Produkten. Hands-on Engineering: Du bist aktiv in die Softwareentwicklung eingebunden mit Hands-on Anteil. Du schreibst hochperformanten, concurrency-sicheren und sauberen Code in Go (Golang), und entwickelst Cloud-Native Services sowie Kubernetes-Operatoren.

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.

Du sorgst dafür, dass unser Vergleich auf der Website stetig besser wird. Dafür schaust Du Dir unsere Produkte aus Kundensicht an und überlegst, welche neuen Features, Filter oder Funktionen sinnvoll wären. Gemeinsam mit unserer IT setzt Du diese Ideen um, priorisierst Anforderungen und begleitest den gesamten Prozess von der Idee bis zum fertigen Feature – inklusive Einsatz modernster Technologien und KI. Du erfährst aus erster Hand, wie wir Künstliche Intelligenz und moderne Technologien in unsere Produkte integrieren, und arbeitest aktiv daran mit. Du wertest Nutzerverhalten und KPIs aus und lernst, wie man auf Basis von Zahlen bessere Produktentscheidungen trifft.

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

Bewertung und Förderung moderner Software-Engineering-Technologien, -Tools und -Praktiken mit Schwerpunkt auf KI-gestützter Entwicklung, Automatisierung sowie Entwicklungsproduktivität Beratung von Entwicklungsteams in den Bereichen Softwarearchitektur, Java, APIs, Qualität, Observability und Cloud-native Entwicklung Vorantreiben der Einführung moderner Architekturansätze wie Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, DDD und API-First-Design Mitwirkung an strategischen technischen Initiativen sowie Mitgestaltung der Zukunft der KI-gestützten und agentenbasierten Softwareentwicklung bei DACHSER

Welche Kernprozesse eines Transformation Management Office eignen sich für eine KI-basierte Unterstützung oder Automatisierung? In welchem Umfang können generative KI und Machine-Learning-Ansätze die Qualität und Effizienz von Reporting-, Risiko- und Maßnahmenmanagementprozessen verbessern? Welche organisatorischen, technologischen und datenbezogenen Voraussetzungen sind für die Einführung eines AI-Powered TMO erforderlich?

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

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.