Machine Learning Jobs

Translate R&D business and user requirements into effective system, process, and automation solutions Design, implement, test, and continuously improve automated workflows, AI-augmented data flows and AI Agents Support stable data flows, high data quality, and reliable system operations

Konzeption und Umsetzung cloudbasierter KI-Lösungen (Machine Learning, Generative KI, Agentensysteme) für Kernprozesse wie Schaden, Pricing und Kundenservice. Produktive Bereitstellung skalierbarer ML- und GenAI-Workloads in enger Zusammenarbeit mit unseren MLOps-Kolleg:innen.

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 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.

Sie entwickeln ein multimodales Rahmenwerk, das heterogene wissenschaftliche Wissensquellen - darunter Publikationen, Bilder, ergänzende Informationen, Datensätze und weitere Forschungsartefakte - in strukturierte Repräsentationen zur Hypothesenbewertung integriert und dabei die Herkunft der Informationen nachvollziehbar berücksichtigt. Sie entwickeln sprachmodellbasierte und agentenbasierte Methoden, um Hypothesen, Variablen, Kontextinformationen, Evidenz, Unsicherheiten sowie kausale oder mechanistische Zusammenhänge quellenübergreifend zu extrahieren, zu vereinheitlichen, aufeinander abzustimmen und zusammenzuführen.

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

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.

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.

Entwicklung und Implementierung KI-gestützter Lösungen zur Optimierung von Sales Performance, Tarifwechselprozessen, Retention und Churn Prevention. Entwicklung AI-getriebener Ansätze für Kampagnenmanagement, Kundenkommunikation und personalisierte Customer Journeys - insbesondere hinsichtlich Kundenansprache, Angebotssteuerung und Kontaktfrequenz. Einführung und Weiterentwicklung von Next-Best-Action-Mechanismen zur intelligenten Steuerung von Vertriebs- und Serviceprozessen über sämtliche Kommunikationskanäle hinweg.

Aufbau, Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung einer skalierbaren und leistungsfähigen Data-Lake- und Data-Engineering-Umgebung in Databricks als zentrale Grundlage für Künstliche Intelligenz, Datenanalyse und Reporting

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

Als KI-Architekt (m/w/d) übernimmst Du die Architekturverantwortung für die technische KI-Zielarchitektur der DIN-Gruppe und entwickelst diese kontinuierlich weiter. Du etablierst technische Standards und Referenzarchitekturen und stellst Qualität, Sicherheit, Skalierbarkeit und Betriebsfähigkeit der KI-Lösungen sicher.

Design von KI-/ML-Plattformen unter Berücksichtigung bestehender Rahmenbedingungen (Governance-Anforderungen, Sicherheit, Skalierbarkeit und Interoperabilität; enge Abstimmung mit IT-Architektur, Datenschutz und Compliance) Entwicklung, Etablierung und Pflege von Standards und Richtlinien für den Einsatz von KI in der Stadtverwaltung (Datenmodelle, APIs/Events, Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen, Monitoring, Betrieb, Open-Source-Strategie, Lieferantenbewertung) Mitwirkung an KI-Projekten vom Beratungsprozess über die Pilotierung bis hin zur Produktivsetzung und dem operativen Betrieb

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.

Entwicklung einer Machine-Learning-basierten Clusteranalyse auf Basis realer Unternehmens- und Vertriebsdaten, Identifikation und Visualisierung von Produkt-, Kunden- und Marktsegmenten, Analyse bisher unerkannter Zusammenhänge und Muster im Produktportfolio. Entwicklung und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen und Agenten zur Markt-, Wettbewerbs- und Technologiebeobachtung, Einsatz von KI für Trend-Scouting sowie Markt-, Portfolio- und Wettbewerbsanalysen.

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 lernst die Grundlagen der Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz und BWL kennen. Zudem analysierst und interpretierst du Daten, entwickelst datenbasierte Lösungen für das Prozess- und Projektmanagement und setzt dich mit aktuellen KI-Trends auseinander.