Prompt Engineering Jobs

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.

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.

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.

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

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?

Analyse bestehender Berechnungs- und Auslegungsverfahren in der Wasser- und Abwassertechnik. Aufbereitung und Auswertung vorhandener Prozess- und Anlagendaten. Untersuchung geeigneter KI- und Machine-Learning-Methoden. Entwicklung eines Modells zur Unterstützung technischer Berechnungen und Auslegungsprozesse. Vergleich der KI-gestützten Ergebnisse mit konventionellen Berechnungsmethoden.

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.

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.

Scope-Definition: Mit unseren Kunden und dem Team definierst du den Scope, schätzt den Kontext treffend ein und stimmst die Erwartungen an datengetriebene Lösungen im Rahmen der Möglichkeiten von Celonis ab. Konzeptuelle Verantwortung: Du trägst die Verantwortung für Lösungen innerhalb von Celonis oder einzelne Bestandteile einer entsprechenden Lösung. Anforderungsanalyse: Gemeinsam mit Kunden, Usern sowie unseren Branchen- und Fachexpertinnen und -experten erarbeitest du die relevanten Anforderungen und gestaltest mit ihnen die passenden Celonis-Lösungen.

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.

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.

Konzeption neuer Fortbildungsangebote zu KI, Legal Tech und juristischer Transformation. Entwicklung von praxisorientierten KI-Anwendungen wie Prompt-Bibliotheken, Templates, Agenten-Konzepten und Arbeitshilfen und deren Transfer in die Fortbildungsangebote der Fachinstitute des DAI. Vernetzung und Zusammenarbeit mit allen Fachbereichen zur Entwicklung innovativer Lernangebote. Mitwirkung an KI-gestützten Lern- und Assistenzsystemen des DAI, projektbezogen auch mit Unterstützung externer Dienstleister. Durchführung der damit verbundenen rechtlichen Prüfungen, insbesondere zu KI-Regulierung, Datenschutz, Urheberrecht, Haftungsfragen und berufsrechtlichen Anforderungen.

Training, Enablement und Beratung von unterschiedlichsten Gruppen im Bereich Legal AI CMS-interne Workshops online und deutschlandweit vor Ort Legal AI Consulting für Mandant:innen Leitung von entsprechenden Workshops, Online-Sessions, Hackathons und Vorträgen Vermittlung der Möglichkeiten rund um Lösung und Umsetzung von gewünschten Use-Cases mit unsern 5+ (Legal)-AI-Systemen Auffinden, Erarbeiten und Umsetzen von Use Cases Prompt Engineering Produktmanagement im Rahmen der bestehenden Legal-AI-Lösungen