Prompt Engineering Jobs in Köln

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.

Unterstützung beim Aufbau einer sicheren AI-Agenten-Plattform im Enterprise-Umfeld Integration von SQL, APIs und LLMs Entwicklung von Human-in-the-Loop-Workflows Umsetzung von Datenschutz, Security, Guardrails und Monitoring Evaluation lokaler und cloudbasierter AI-Modelle Entwicklung von Lösungen zur Datenanalyse und Prozessautomatisierung

Du verantwortest die Lösungsarchitektur in unseren Kundenprojekten: digitale Bauakte und Projektplattformen auf Microsoft 365, Fachanwendungen auf der Power Platform mit Azure SQL, Microsoft 365 Copilot und eigene KI-Agenten. Die Rolle ist nicht auf einen Kunden begrenzt.

Du übernimmst die Koordination in Automations- und AI-Projekten und agierst als zentrale Schnittstelle zwischen unseren Kund:innen und dem deutsch- und englischsprachigen Entwicklerteam Gemeinsam mit dem Team gestaltest du Solution Design und Architektur und trägst zu fundierten technischen Entscheidungen mit Blick auf Skalierbarkeit und Wartbarkeit bei

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.

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

Beschäftige Dich mit Künstlicher Intelligenz, Daten und modernen Technologien und lerne, wie diese im Finanzumfeld eingesetzt werden können. Probiere Dich in verschiedenen Bereichen wie Cyber Security, Data Science, IT-Consulting und Software Engineering aus.

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.

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.

Implementierung von Microsoft Copilot- und KI-Lösungen: Du entwickelst und implementierst KI-gestützte Anwendungen auf Basis von Microsoft 365, Microsoft Copilot, Copilot Agents und Agent Flows, optimierst Geschäftsprozesse und schaffst messbare Mehrwerte bei unseren Kunden.

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.