Prompt Engineering Jobs in Neumarkt in der Oberpfalz

E-Learning-Produktion: Du unterstützt bei der zügigen Erstellung und Weiterentwicklung KI-gestützter E-Learnings für den Kunden-Campus und bringst Fachinhalte in eine klar strukturierte digitale Form. KI-gestützte Aufbereitung: Du arbeitest mit KI-Tools wie Claude, prüfst bereitgestellte Inhalte und entwickelst daraus auf Basis definierter Vorgaben hochwertige Lerninhalte.

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

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.

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

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

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.

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.

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?