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Senior AI Engineer (m/w/d)

statworx
Companystatworx
CategoryEngineering
LocationFrankfurt am Main
RemoteOn-site (inferred)
EmploymentNot stated
LevelSenior
SalaryNot stated by the employer
Posted17 Feb 2025
Last verified9 Aug 2026
SourceEmployer ATS (personio)
Applications are handled by the employer, not by us.Apply on the employer's site →
Description
statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation – seit mehr als 10 Jahren, in über 1000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien. Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen. Fokus: Konzeption & Implementierung komplexer Generative-AI-, NLP- und Agentic-AI-Lösungen in skalierbaren Architekturen Im Rahmen von Kundenprojekten entwickelst du Generative-AI- und NLP-Systeme, die Kundenherausforderungen hinsichtlich Performance, Latenz, Kosten, Skalierbarkeit und Komplexität effektiv adressieren Du arbeitest regelmäßig mit internen Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung und Zusammenarbeit sicher Du agierst je nach Kontext als Entwickler, Experte oder Technical Lead und arbeitest an vielfältigen Use Cases wie Wissensmanagement mit Retrieval-augmented Chatbots, der Implementierung von Agentensystemen oder dem Fine-Tuning von Sprachmodellen zur Effizienzsteigerung von NLP-Pipelines oder domänenspezifischer Sprache Als Technical Lead leitest du weniger erfahrene Teammitglieder fachlich an, unterstützt ihre Arbeit aktiv und gibst konstruktives Feedback sowie Mentoring Du bringst deine Expertise projektübergreifend ein und unterstützt bei der Lösung komplexer technischer Fragestellungen Du planst und implementierst robuste, skalierbare und performante ML-Pipelines nach aktuellen MLOps- und LLM-Ops-Best-Practices auf unterschiedlichen Infrastrukturen wie Azure, AWS oder GCP Du unterstützt die Weiterentwicklung interner Produkte, wirkst am Ausbau unseres Serviceportfolios mit und bringst dich bei der Erstellung technischer Marketing- und Thought-Leadership-Inhalte ein Du präsentierst technische Lösungsvorschläge und übernimmst die fachliche Kommunikation mit Kunden im Rahmen von Angebots- und Akquiseprozessen Du nimmst dir gezielt Zeit, aktuelle Entwicklungen im Bereich NLP und KI zu verfolgen, beispielsweise neue Methoden, Tools, Frameworks oder Forschungsergebnisse, um stets moderne und leistungsfähige Lösungen für unsere Kunden anbieten zu können Du verfügst über fundierte Kenntnisse und mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning und Deep Learning, insbesondere im Kontext von Transformers, Large Language Models und Generativer KI Du bringst Erfahrung im Einsatz gängiger Tools und Methoden für NLP-Use-Cases mit, beispielsweise LLM-APIs wie OpenAI Responses API, Bedrock oder Azure AI Foundry, Frameworks wie Instructor, LangChain oder LangGraph, Hugging Face Transformers und Tokenizers, Vektordatenbanken, Model Deployment, Inferenzserver, MCP/A2A sowie die Erstellung von Datensätzen Du hast Erfahrung im produktiven Einsatz von Agent-Frameworks wie LangGraph, SmolAgents, OpenAI Agent SDK, CrewAI oder PydanticAI und kennst typische LLM-basierte Workflows wie Conversational AI, RAG, Information Extraction, Tool Calling und LLM-basierte Evaluation Du hast erste Erfahrung als Technical Lead gesammelt Du verfügst über Kenntnisse und idealerweise praktische Erfahrung mit modernen Ansätzen wie Agentic RAG, GraphRAG, Multi