Senior) Applied AI​/ML Engineer; m​/w​/d

Deine Aufgaben

Beratung endet bei uns nicht mit der Entscheidungsvorlage, sondern mit einer Lösung, die beim Kunden produktiv läuft. Das verschiebt das Gewicht im Projekt:
Wer baut, sitzt nicht am Ende der Kette, sondern von Anfang an mit am Tisch.

Genau dafür suchen wir dich. Du bist Engineer, du bleibst hands‑on, und du bringst KI-Anwendungen in den echten Betrieb: LLM-Use‑Cases, RAG-Systeme, agentische Workflows, Computer Vision, Full‑Stack‑Chatbots, MLOps. Vom ersten Use‑Case‑Workshop bis zum Deployment.

Und du arbeitest KI-native. Unsere eigene Delivery läuft mit KI‑gestützten Methoden und Tools, die wir selbst entwickeln. Du nutzt sie nicht nur, du baust sie mit.

• Bauen und deployen: Du entwickelst KI-getriebene Anwendungen eigenständig, inklusive Backend, und bringst sie in Produktion. Keine Prototypen, die im Notebook bleiben, sondern Systeme mit echten Nutzern.
• Breite statt Nische: Deine Projekte reichen von LLM‑Use‑Cases über Computer Vision und Full‑Stack‑Chatbot‑Entwicklung bis zu Machine Learning Operations. Du wirst nicht zwölf Monate dasselbe Modell fine‑tunen.
• Research und Produktentwicklung: Du arbeitest an Vorhaben mit KI-Komponenten wie Retrieval‑Augmented Generation oder agentischer KI, für Kunden und für unsere eigenen Produkte.
• Verlässliche KI: Du kümmerst dich um Evaluierung, Guardrailing und Trustworthy AI. Du weißt, wie man belegt, dass ein System tut, was es soll, und was passiert, wenn es das nicht tut.
• Use Cases mitgestalten: Du bist in den Diskussionen dabei, in denen Use Cases identifiziert und bewertet werden, intern wie extern, und entwirfst Lösungsarchitekturen, die zu den Geschäftsanforderungen passen.
• Schulterschluss mit AI Strategy: Du arbeitest eng mit dem AI‑Strategy‑Team zusammen, schätzt Machbarkeit früh ein und hältst Erwartungen realistisch, bevor sie in einer Roadmap stehen.
• KI-native arbeiten: Du prägst mit, wie Perelyn als KI-native Beratung entwickelt, testet und ausliefert. Das ist Gestaltungsspielraum, nicht Toolnutzung.

Basis Qualifikationen

• Hands‑on‑KI‑
  
  Erfahrung:
  
  Nachgewiesene Erfahrung im Einsatz verschiedener KI/ML‑Modelle und die Fähigkeit, geschäftsorientierte Generative‑AI‑Lösungen mit Frameworks wie Lang Chain, Haystack oder Llama Index umzusetzen. Entscheidend ist, dass Dinge, die du gebaut hast, live gegangen sind.
• Software Engineering: Fundierte Python‑Kenntnisse, sicherer Umgang mit Docker, Erfahrung im Aufbau und der Nutzung von REST APIs sowie Verständnis von Cloud‑Deployment und Cloud‑nativen Services. Vertrautheit mit JavaScript, TypeScript, R oder Java ist ein Plus. Du schreibst Code, den auch andere warten können.
• Umgang mit Daten: Kenntnisse in Datentransformation, Bereinigung, Aufbereitung und Modellauswahl. Erfahrung mit der Auswertung großer Datensätze sowie in Datenstrukturierung und Storage Modeling ist von Vorteil.
• Kundenkontakt: Du erklärst technische Zusammenhänge so, dass Fachbereich und Führungsebene damit arbeiten können, und trittst beim Kunden sicher und professionell auf. Wenn du ausschließlich abseits vom Kunden bauen möchtest, wirst du in dieser Rolle nicht glücklich.
• Sprachen: Deutsch auf C1‑Niveau und fließendes Englisch sind für diese Rolle Voraussetzung.
• Haltung: Hands‑on‑Mentalität, Ownership für das eigene Ergebnis, Offenheit für konstruktives Feedback und die Bereitschaft, Antworten auf Fragen zu finden, die es noch nicht gibt.

Gewünschte Qualifikationen

• Fortgeschrittene ML‑und Deep‑Learning‑Methoden mit Scikit‑learn, PyTorch oder Tensor Flow, gern mit Hintergrund in Statistik und Modellevaluierung
• Vertrautheit mit Computer‑Vision‑Technologien
• Erfahrung mit MLOps‑Frameworks wie MLflow
• Integration von LLMs mit Graphdatenbanken wie Neo4j
• Erfahrung mit KI‑gestützten Coding‑Technologien wie Claude Code oder Gemini CLI
• Grundkenntnisse in Frontend‑Technologien, React oder Angular von Vorteil

Wir bei Perelyn bauen die Zukunft der KI‑Transformationsberatung auf. Durch KI-native Operations werden wir skalierbarer als je zuvor, und unsere Delivery endet nicht bei der Empfehlung, sondern bei vollständig implementierten, produktiven Lösungen. Mit eigenem Research gestalten wir dabei nicht nur den Wandel in der…