In dieser Rolle gestaltest du den Aufbau einer zentralen, hybriden KI-Plattform aktiv mit, indem du KI-Potenziale identifizierst, Machbarkeitsstudien durchführst und daraus tragfähige Lösungen für Fachbereiche und interne Teams entwickelst. Du entwickelst eigenständig KI-Anwendungen – etwa Mail-Assistenten oder Log-Management-Lösungen – mit Python, idealerweise PyTorch, und führst diese bis in den produktiven Betrieb. Du verantwortest die Konzeption und Umsetzung von RAG-Systemen, System-Prompts, Guardrails sowie die Integration von MCP-Servern und sorgst in enger Zusammenarbeit mit Security-, Netzwerk- und Plattform-Teams für sichere, performante und standardisierte KI-Services. Zudem arbeitest du eng mit der IT-Architektur zusammen, bringst moderne KI-Ansätze ein, unterstützt das Requirement-Engineering rund um GenAI und testest Workflows sowie LLMs inklusive der Evaluation neuer Modelle. Mit deinem fundierten Know-how in Python, Erfahrung mit LLM-Frameworks, Vektor-Datenbanken und Container-Technologien sowie einer strukturierten, lösungsorientierten Arbeitsweise übernimmst du die Rolle als Enabler und Treiber von KI-Themen.

• Du identifizierst gemeinsam mit dem Team KI-Potenziale, führst Machbarkeitsstudien durch und entwickelst daraus tragfähige Lösungen für Fachbereiche und interne Teams.

• Du entwickelst eigenständig KI-Anwendungen mit Technologien wie PyTorch und Python und überführst diese in den produktiven Betrieb.

• In dieser Rolle konzipierst und implementierst du RAG-Systeme, System-Prompts, Guardrails sowie Integrationen von MCP-Servern.

• Als Spezialist für KI-Plattformentwicklung stellst du in Zusammenarbeit mit IT-Security, Netzwerk- und Plattform-Teams sicher, dass KI-Services sicher, performant und standardisiert bereitgestellt werden.

• Du arbeitest eng mit der IT-Architektur zusammen, bringst moderne KI-Ansätze ein und unterstützt das Requirement-Engineering rund um GenAI.

• In dieser Rolle testest du Workflows und LLMs, evaluierst neue Modelle und wirkst an Best Practices sowie Governance-Themen als Enabler und Treiber von AI in der DIIN mit.

• Du verfügst über eine Ausbildung im IT-Umfeld, ergänzt durch erste Berufserfahrung in einer vergleichbaren Funktion (z. B. KI-Engineering, Data Science oder Platform-Engineering).

• Fundierte Kenntnisse in Python zeichnen dich aus; idealerweise hast du zusätzlich Erfahrung mit PyTorch und modernen LLM-Frameworks.

• Du hast praktische Erfahrung im Umgang mit LLMs, RAG-Architekturen, Vektor-Datenbanken und im Prompt-Engineering; Kenntnisse zu MCP, Agent-Frameworks oder Guardrails sind ein Plus.

• Für moderne KI- und Plattformthemen begeisterst du dich und bringst ein gutes Verständnis von Container-Technologien wie Docker und Kubernetes mit.

• Idealerweise kennst du dich mit GPU-Workloads oder MLOps aus oder bist motiviert, dein Wissen in diesen Bereichen gezielt auszubauen.

• Eine strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise, Freude an der Zusammenarbeit mit internen Teams und externen Partnern.

• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift runden dein Profil ab.