Wir sind ein technisches, umsetzungsorientiertes Spin-Off einer global agierenden Managementberatung. Zu unseren Kunden gehören primär DAX und Fortune Global 500 Unternehmen, die wir zu Fragen in den Bereichen Analytics, Big Data und Machine Learning beraten. Wir übernehmen in der Gruppe die Entwicklung von individuellen und datengetriebenen Lösungen, um so unsere Kunden in KI-gestützte Unternehmen zu transformieren. Wir bieten ein internationales Arbeitsumfeld mit agilen Teams und kreativen Startup-Methoden sowie eine überdurchschnittliche Vergütung und zahlreiche Zusatzleistungen. Mit unserem HQ in Hamburg, weiteren Büros in München und Düsseldorf sowie unseren Hub-Standorten in allen weiteren deutschen Großstädten (Köln, Berlin, Frankfurt und Stuttgart) stellen wir sicher, dass alle Kollegen deutschlandweit in unser Expertenteam eingebunden sind.
Als Senior AI Engineer bei Eraneos verbindest Du die Bereiche Data Science, Machine Learning, Softwareentwicklung und Beratung. Deine Aufgabe ist es, KI-Modelle zu entwickeln und in Betrieb zu nehmen, die messbare Ergebnisse für unsere Kunden liefern. Du arbeitest eng mit den Stakeholdern zusammen, um geschäftliche Probleme zu verstehen, diese in datengestützte Ansätze umzusetzen und Erkenntnisse in produktionsreife End-to-End-Lösungen zu übertragen. Du entwirfst, implementierst und evaluierst KI- und ML-Anwendungsfälle – von klassischem ML bis hin zu modernsten LLMs – und stellst deren robuste Bereitstellung und Überwachung in realen Umgebungen sicher. Neben der Erstellung von Prototypen konzentrierst Du sich auf MLOps-Praktiken, Softwareentwicklung und Integration, um die Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit und kontinuierliche Verbesserung von KI-Systemen sicherzustellen. Du kommunizierst Deine Ergebnisse klar und selbstbewusst sowohl an ein technisches als auch an ein nicht-technisches Publikum und machen komplexe Lösungen verständlich und umsetzbar. Es macht Dir Spaß, über die kurzfristige Implementierungsebene hinauszudenken, um eine nachhaltige Wirkung für das Geschäft unserer Kunden zu erzielen.
Das bist Du
Du verfügst über nachweisbare Erfahrung in den Bereichen Data Science, Statistik, maschinelles Lernen, Softwareentwicklung und/oder angewandte KI-Projekte
Python-Kenntnisse: Du beherrschst Python fließend und setzt modernste sowie gängige (ML-)Frameworks und -Bibliotheken sicher ein
MLOps & Bereitstellung: Du hast Erfahrung mit Model Serving, Monitoring und CI/CD-Workflows (z. B. MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions)
Software-Kenntnisse: Du schreibst sauberen, wartbaren Code und kannst Projekte unter Verwendung moderner Software-Engineering-Praktiken strukturieren (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic)
KI- & NLP-Expertise: Du verfügst über praktische Erfahrung mit NLP und LLMs wie GPT, Claude, Gemini, Llama oder Deepseek
Grundlagen des Data Engineering: SQL und die Arbeit mit Datenbanken sind für Dich selbstverständlich; Du weißt, wie man effiziente Pipelines für Training und Inferenz entwirft
Cloud-Erfahrung: Du bist mit ML-Stacks auf AWS, Azure oder Google Cloud vertraut
Du sprichst fließendes Deutsch (mindestens B2) und Englisch
Das sind wir
Bei uns findest Du eine abwechslungsreiche Tätigkeit im KI-Umfeld
Flexible Arbeitszeiten und -orte wie Home-Office sind für uns selbstverständlich
Duz-Kultur, kurze Kommunikationswege und viele tolle, erfahrene, internationale Kollegen, die Dir jederzeit zur Seite stehen
Unternehmensweite, internationale Events, die sich sehen lassen können
Company Bike und Bezuschussung Deiner Fitnessmitgliedschaft (EGYM Wellpass)
Gezielte und individuelle Trainings für Deine fachliche und persönliche Weiterentwicklung
Eine zentrale Lage in Hamburgs, Münchens, und Düsseldorfs Innenstadt mit guter Verkehrsanbindung (Bus & Bahn), sowie Hub-Standorte in allen deutschen Großstädten
Unsere oberste Priorität ist, dass Du zu uns passt und wir zu Dir, unabhängig von Herkunft, Nationalität, sexueller Orientierung, Religion, Geschlechtsidentität, Alter, Handicap oder anderen Aspekten der Vielfalt.
Bewerbe Dich gerne über unser Unternehmensportal mit Deinem CV und / oder Deinem LinkedIn Profil.
