RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker – inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung) Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies) Ihr Profil Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme – insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen) Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen Einsatzort: Dortmund ǀ Nordrhein-Westfalen
RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker – inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung) Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies) Ihr Profil Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme – insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen) Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen Einsatzort: Dortmund ǀ Nordrhein-Westfalen
Ihre Aufgaben: Entwicklung und Implementierung KI-gestützter Anwendungen mit Schwerpunkt auf Front-End-Lösungen (Machine Learning, NLP, Computer Vision, Generative AI, RAG-Systeme)Design und Programmierung von Softwaremodulen unter Nutzung moderner Sprachen und Frameworks (Python, Java, .NET, TensorFlow, PyTorch)Aufbau und Integration von Datenpipelines für Training und Betrieb von KI-Modellen auf Plattformen wie der Eigenentwicklung AI.nsteinKonzeption und Entwicklung fachspezifischer KI-Agents mittels Prompt-EngineeringZusammenarbeit mit Data Scientists und KI-Architekten bei der Überführung von KI-Modellen in produktive UmgebungenSicherstellung hoher Code-Qualität durch Clean Code-Prinzipien, Unit Tests und automatisierte TestverfahrenDurchführung von Fehleranalysen sowie kontinuierliche Optimierung und Weiterentwicklung bestehender AnwendungenTechnische Dokumentation von Entwicklungen, Architekturen und ErgebnissenEvaluation und Bewertung neuer KI-Technologien, Tools und Frameworks Ihre Qualifikation: Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine auf anderem Weg erworbene gleichwertige QualifikationMehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung mit modernen Programmiersprachen (Python, Java, C#, JavaScript)Fundierte Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (Machine Learning, NLP, Generative AI, RAG-Systeme)Ausgeprägte Erfahrung im Prompt-Engineering und in der Entwicklung von KI-AgentsPraktische Erfahrung mit KI-/Datenplattformen (z.B.
Deine Aufgabe: Literaturrecherche zu Lastprognosen, Überlastungsmanagement und DL Transformers Interaktion mit dem Data Fusion Hub über REST-APIs für den Zugriff auf Netzmessungen Entwicklung eines Kommunikationsframeworks zwischen flexiblen Lastgeräten (intelligente elektrische Wärmespeichergeräte) und Überlastungsmanagement-Agenten über OpenEMS Training und Optimierung Deep Learning Modelle für Prognosen und Entscheidungsfindung Code-Versionierung und Problemmanagement (Git) Unterstützung bei der Implementierung eines Laborprototyps für das Engpassmanagement Validierung der Wirksamkeit verschiedener Managementstrategien Mitverfassen von Forschungsarbeiten und Unterstützung bei der Verbreitung der Ergebnisse Dein Profil: Student im Masterstudiengang Informatik, Elektrotechnik oder ähnlichem Fachgebiet Erfahrung in der Softwareentwicklung (Python/Java) (Wünschenswert) Erfahrung mit Linux Kenntnisse in neuronalen Netzen, maschinellem Lernen (Python/Pytorch) Selbstmotivierte und strukturierte Arbeitsweise Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Wünschenswert) Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch Verfügbarkeit für die Arbeit vor Ort Unser Angebot: Internationales und dynamisches Arbeitsumfeld Flexible Arbeitszeiten und Arbeit an einem verkehrsgünstigen Standort Möglichkeit, zu anspruchsvollen und spannenden Themen im Bereich maschinelles Lernen und Energienetzsteuerung zu forschen Möglichkeit zur Erstellung, Veröffentlichung und Verbreitung von Forschungsartikeln beizutragen Haben wir Dein Interesse geweckt?
Finanzwesen, Industrie und öffentlicher Dienst Einbindung in laufende Entwicklungs-, Test- und Projektprozesse mit echtem Praxisbezug Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Projektverantwortlichen und weiteren Schnittstellen Regelmäßiger Austausch zu Arbeitsfortschritt, Anforderungen, Testergebnissen und Optimierungen Strukturierte Einarbeitung sowie Unterstützung durch erfahrene Kolleg:innen Eine steile fachliche Lernkurve in einem kollegialen und unterstützenden Umfeld Je nach Einsatzbereich übernimmst du unter anderem folgende Aufgaben: Fullstack Entwicklung (Schwerpunkt Backend) Unterstützung bei Bugfixing, Updates und der Weiterentwicklung bestehender Anwendungen Mitarbeit an Backend- und Frontend-Komponenten Durchführung und Unterstützung bei Entwickler- und Funktionstests App Testing Installation, Nutzung und systematisches Testen von mobilen Anwendungen Testen verschiedener Datenübernahme-Szenarien (automatisch oder manuell Import/Export) Dokumentation von Testergebnissen, Auffälligkeiten und Verbesserungsvorschlägen Bereitstellung von Testdaten über definierte Import- und Exportprozesse Projekt- und Programmkoordination (Banking / AI & Data) Unterstützung bei der Organisation und Gestaltung des Bereiches AI & Data Services Unterstützung bei der Planung, Koordination und Dokumentation von Projekten Unterstützung bei der Recherche und Konzeption von innovativen Proof of Concepts Vorbereitung von Übersichten, Statusberichten und Präsentationen (MS Office) Pflege und Nutzung u.a. von Jira, Confluence, KI-Tools Kommunikation mit internen und externen Ansprechpartnern in deutscher und englischer Sprache Laufendes (Fach)-Hochschulstudium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbaren IT-nahen Studiengängen Grundlegende Kenntnisse im Testing-Umfeld / in der Projektkoordination / über Big Data und Datenmanagement Erste Praxiserfahrung mit objektorientierter Programmierung (OOP) wie z.B. Java, C #, Python, JavaScript, Spring, Spring Boot... Erste Basiskenntnisse mit Angular, Versionskontrolle, API-Design/ Rest, Web-Services und IT-Systemen Erste Kenntnisse über Machine Learning und KI-Systeme (v.a.