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Machine Learning Reply

Munich, Bayern, Deutschland

GenAI Engineer (m/w/d).

FULL TIMEENGINEERING

Aufgaben

  • Als GenAI Engineer (m/w/d) entwickelst und implementierst du eigenständig Generative-AI-Modelle, (Multi-)Agent-basierte LLM-Anwendungen und KI-basierte Lösungen für unsere kundenspezifischen Anforderungen. Dabei identifizierst und analysierst du Probleme im Kontext von KI und generativen Modellen. 

  • Du entwickelst und wartest KI-Pipelines, APIs und interaktive Anwendungen und arbeitest an Komponenten wie Large Language Models, multimodalen Modellen, Knowledge Graphs und KI-gestützten Produkten. 

  • Die Arbeit an komplexen KI-Projekten, die Analyse von Geschäftsanwendungen für generative KI und die Übersetzung in technische Lösungen ergänzen deine Tätigkeiten. 

  • Du nutzt deine Kommunikationsstärke, um eng mit unseren Kunden zusammenzuarbeiten, deren Probleme im Kontext von GenAI zu analysieren und die Ergebnisse verständlich zu präsentieren. 

  • Du arbeitest über verschiedene Technologie-Stacks hinweg, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, LangChain, Hugging Face, OpenAI APIs, LLM-Frameworks und Cloud-Infrastruktur. 

  • Du bist Mentor für Junior-Kolleg:innen im Bereich KI und sorgst für Wissenstransfer innerhalb des Teams. 

  • Du profitierst von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und anderen Möglichkeiten, deine technische Entwicklung im Bereich Generative AI voranzutreiben und in der Community präsent zu sein. 

Benefits

  • Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in Generative AI, LLM-Entwicklung und Cloud-Architektur 

  • Zugang zu branchenübergreifenden Projekten, z. B. Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel 

  • Kooperationen mit führenden Partnern in Cloud, AI/ML und AutoML und Zugang zu Enterprise-Versionen führender LLMs 

  • Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch 

  • Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke 

  • Deutschlandticket 

  • Unterstützung sportlicher Aktivitäten über EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe 

  • Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kundenprojekten, Reply-Büro und Remote-Arbeit 

  • Abgeschlossenes Studium mit technischem Hintergrund, z. B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Data Science oder ähnliches 

  • Erfahrung mit Generative AI, LLMs, NLP und KI-basierten Produktionssystemen, Kenntnisse in Python, R, Rust, PySpark oder SQL 

  • Erfahrung in Context Engineering, Prompt Engineering, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder ähnlichen LLM-Techniken 

  • Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure, Containerisierung und Deployment von KI-Modellen 

  • Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch und Englisch 

  • Lernbereitschaft, Teamfähigig und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären 

  • Gute Projektmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten 

Über Machine Learning Reply

Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.

Pay
Not stated
Where
Munich, Bayern, Deutschland · Berlin, Berlin, Deutschland
Work
Not stated
Type
Full time
Posted
24 Sep, 2026
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