AI Engineer

Wer ist synvert – a Global Logic company?

synvert
, ein Unternehmen der Global Logic, ist ein innovatives Beratungsunternehmen mit über 550 Consultants, spezialisiert auf Cloud Data & AI. Mit mehr als 30 Jahren Erfahrung hat synvert über 3.000 erfolgreiche Projekte für mehr als 250 Kunden in Europa abgeschlossen und zeichnet sich durch langfristige Partnerschaften aus, die durchschnittlich über 10 Jahre andauern.

• Analyse, Konzeption, Entwicklung und Optimierung von AI- und GenAI-Lösungen in Cloud- und On‑Premises‑Umgebungen für Kunden aus unterschiedlichen Branchen.
• Integration von GenAI-Komponenten (z. B. LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken) in bestehende Architekturen sowie Migration bestehender AI‑Workloads in Cloud‑ oder hybride Plattformen.
• Aufbau und Weiterentwicklung von AI‑/GenAI‑Plattformen (z. B. für Model Hosting, Prompt‑Pipelines, Retrieval‑Augmented‑Generation [RAG], MLOps/LLMOps).
• Umsetzung von AI‑basierten Use Cases mittels moderner Cloud‑Services, Machine‑Learning‑Frameworks und GenAI‑APIs.
• Erstellung von Prototypen, Proof of Concepts und Showcases zur Bewertung neuer Technologien und Architekturen.
• Konzeption und Dokumentation von AI‑Governance‑ und Sicherheitsanforderungen, z. B. Responsible AI, Zugriffskonzepte, Modell‑Monitoring.
• Mittelfristige Übernahme von (Teil‑)Projektleitung sowie Planung und Durchführung von Workshops, Schulungen und Kundenpräsentationen rund um AI/GenAI.

• Hochschulabschluss in einem MINT‑Studiengang oder eine vergleichbare Qualifikation.
• Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in AI-, GenAI- oder Data‑Engineering‑Umgebungen, idealerweise mit Cloud‑Plattformen wie Azure, AWS, GCP, Snowflake oder Databricks.
• Gute Kenntnisse in Machine Learning Pipelines, Modellbereitstellung oder LLM‑Integration (z. B. OpenAI‑/Azure‑OpenAI‑Services, Hugging Face, Vertex AI, Bedrock).
• Idealerweise Kenntnisse in CI/CD-Prinzipien, MLOps/LLMOps, Infrastructure as Code (z. B. Terraform).
• Erfahrungen in der Datenbereitstellung,
  -verarbeitung und Anbindung von Datenquellen (z. B. für RAG‑Szenarien) sowie in der Visualisierung von Ergebnissen.
• Hohe Lernbereitschaft und Begeisterung für neue AI/GenAI-Technologien, Frameworks und Best Practices.
• Analytisches und logisches Denkvermögen, eigenständige und zielorientierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit.
• Sprachkenntnisse:
  • Deutsch:
    Mind. C1
  • Englisch:
    Mind. B2