Strategische Architektur: Sie verantworten das technische Design und die Roadmap der gruppenweiten ITSM-Plattform (Vision: Ausbau zu ESM) Technical Lead: Sie führen das Plattform-Support-Team fachlich und etablieren Best Practices für Betrieb, Security und Release-Management Prozess-Innovation: Sie digitalisieren ITIL-Prozesse und treiben die Automatisierung voran, um Effizienz und Qualität nachhaltig zu steigern Partner-Management: Sie steuern externe Implementierungspartner und koordinieren die Zusammenarbeit mit Stakeholdern (Security, Compliance, CIO-Office) Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder vergleichbare Qualifikation Erfahrung in Architektur/Betrieb von ITSM-Plattformen (z.
Strategische Architektur: Sie verantworten das technische Design und die Roadmap der gruppenweiten ITSM-Plattform (Vision: Ausbau zu ESM)Technical Lead: Sie führen das Plattform-Support-Team fachlich und etablieren Best Practices für Betrieb, Security und Release-ManagementProzess-Innovation: Sie digitalisieren ITIL-Prozesse und treiben die Automatisierung voran, um Effizienz und Qualität nachhaltig zu steigernPartner-Management: Sie steuern externe Implementierungspartner und koordinieren die Zusammenarbeit mit Stakeholdern (Security, Compliance, CIO-Office) Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder vergleichbare QualifikationErfahrung in Architektur/Betrieb von ITSM-Plattformen (z.
Neue Technologien stellen für Sie eine spannende Herausforderung dar, die Sie nutzen, um innovative Lösungen zu erarbeiten und sich weiter zu entwickeln. Idealerweise haben Sie als Technical Expert Erfahrungen in nachfolgenden Bereichen oder haben sich im Sinne einer Spezialisierung auf einzelne Schwerpunkte fokussiert: Leitung von IT-Infrastruktur Projekten auf Basis anerkannter Methodiken (PMI, PRINCE2, etc.), Planung von Scope, Kosten, Zeit, Ressourcen und Risiken, Koordination im IT-Betriebsumfeld, IT Service Management.
REST/gRPC) nach Clean-Architecture/SOLID und Domain-Driven-Design; Review, Refactoring und Technical Debt Management gehören dazu Qualitätssicherung durch automatisierte Tests (Unit/Integration), Code-Reviews und statische Analyse; Ende-zu-Ende-Tests für kritische Lagerprozesse Observability und Betriebssicherheit: Logging/Tracing/Metrics (OpenTelemetry), Feature-Toggles, Fehlerbudgets und Post-Mortems Security by Design nach OWASP ASVS (z.
REST/gRPC) nach Clean-Architecture/SOLID und Domain-Driven-Design; Review, Refactoring und Technical Debt Management gehören dazu Qualitätssicherung durch automatisierte Tests (Unit/Integration), Code-Reviews und statische Analyse; Ende-zu-Ende-Tests für kritische Lagerprozesse Observability und Betriebssicherheit: Logging/Tracing/Metrics (OpenTelemetry), Feature-Toggles, Fehlerbudgets und Post-Mortems Security by Design nach OWASP ASVS (z.
Mein Arbeitgeber Als erfolgreicher, wachsender mittelständischer Anbieter relevanter und innovativer daten- und KI-getriebener Lösungen zur Optimierung der Entscheidungsfindung für namhafte Unternehmen bietet dieser Arbeitgeber eine aufgeschlossene, agile und von Fortschritt geprägte Kultur, in der Teamwork, Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen von hoher Bedeutung sind Gestaltungsspielraum in anspruchsvollen Projekten, langfristige Perspektiven und Flexibilität sind inklusive Konzeption, Umsetzung und Weiterentwicklung von Generative-AI- und NLP-Systemen, die Kundenanforderungen in Bezug auf Performance, Latenz, Kosten und Erweiterbarkeit optimal erfüllenRegelmäßige Abstimmung mit Stakeholdern bzgl. der Anforderungen Enge Zusammenarbeit mit EntwicklerInnen und Technical Leads für die Umsetzung und Use Cases wie Retrieval-basierten Chatbots, Agentensystemen oder Fine-Tuning von SprachmodellenPlanung und Implementierung robuster Machine Learning-Pipelines nach Best Practices - auf Azure, AWS oder GCP Input bei komplexen technischen Herausforderungen sowie Präsentation von LösungsansätzenAktive Verfolgung neuer Entwicklungen in NLP und KI, um KundInnen stets moderne, hochwertige Lösungen anzubieten Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare AusbildungEinschlägige Berufserfahrung in Data Science und idealerweise im Umgang mit mehreren der typischen NLP-/LLM-Tools wie OpenAI APIs, Bedrock, Azure AI Foundry, LangChain, LangGraph, Instructor, Hugging Face, Tokenizers, Vektordatenbanken, performanter Inferenz, Model Deployment, MCP/A2A und Datensatz-ErstellungSehr gute Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, insbesondere im Bezug auf Transformer-Modelle, LLMs und Generative KISicherer Umgang mit produktionsreifen Frameworks wie PyTorch sowie mit Agent-Frameworks wie LangGraph, SmolAgents, OpenAI Agent SDK, CrewAI oder PydanticAITiefes Verständnis der Model-Optimierung mit PEFT wie QLoRA, Instruction Fine-Tuning, Post-Training, Inference-Optimierung und Embeddings Sicher in Workflows wie Conversational AI, RAG, Info Extraction, Tool Calling, LLM-EvaluationKenntnisse in Agentic RAG, GraphRAG, Multi-Agent-Systemen, Text-to-SQL und Code RetrievalSehr gutes Verständnis für Deployments und MLOps auf Azure, GCP oder AWSHoher Anspruch an Softwarequalität und die Fähigkeit, sauberen, performanten, skalierbaren Code zu schreiben und KI-Systeme produktiv einzusetzenDie Fähigkeit, komplexe Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen und auch Fachfremden sicher zu vermitteln sowie gute Deutsch- und Englischkenntnisse Eigenverantwortliches Arbeiten und Mitgestaltungsmöglichkeiten durch kurze EntscheidungswegeWeiterentwicklung durch Fokus auf Innovation: Die vielfältigen und abwechslungsreichen Projekte drehen sich um die Entwicklung intelligenter Algorithmen, datenbasierter Strategien und maßgeschneiderter KI-LösungenEngagiertes, dynamisches, konstruktives Team mit starkem Zusammenhalt und einer offenen Feedback-KulturSehr gut angebundene, moderne Räumlichkeiten und hochwertiges technisches EquipmentFlexibel planbarer remote-Anteil von bis zu 40%, sogar zweitweise aus dem EU-AuslandZuschuss zum Deutschland-Ticket, zu Sport- und Wellnessangeboten sowie zur Kinderbetreuung Gehaltsinformationen Erfahrungsabhängig bis zu 100.000 € p.a.
Mein Arbeitgeber Als erfolgreicher, wachsender mittelständischer Anbieter relevanter und innovativer daten- und KI-getriebener Lösungen zur Optimierung der Entscheidungsfindung für namhafte Unternehmen bietet dieser Arbeitgeber eine aufgeschlossene, agile und von Fortschritt geprägte Kultur, in der Teamwork, Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen von hoher Bedeutung sind Gestaltungsspielraum in anspruchsvollen Projekten, langfristige Perspektiven und Flexibilität sind inklusive Konzeption, Umsetzung und Weiterentwicklung von Generative-AI- und NLP-Systemen, die Kundenanforderungen in Bezug auf Performance, Latenz, Kosten und Erweiterbarkeit optimal erfüllen Regelmäßige Abstimmung mit Stakeholdern bzgl. der Anforderungen Enge Zusammenarbeit mit EntwicklerInnen und Technical Leads für die Umsetzung und Use Cases wie Retrieval-basierten Chatbots, Agentensystemen oder Fine-Tuning von Sprachmodellen Planung und Implementierung robuster Machine Learning-Pipelines nach Best Practices - auf Azure, AWS oder GCP Input bei komplexen technischen Herausforderungen sowie Präsentation von Lösungsansätzen Aktive Verfolgung neuer Entwicklungen in NLP und KI, um KundInnen stets moderne, hochwertige Lösungen anzubieten Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung Einschlägige Berufserfahrung in Data Science und idealerweise im Umgang mit mehreren der typischen NLP-/LLM-Tools wie OpenAI APIs, Bedrock, Azure AI Foundry, LangChain, LangGraph, Instructor, Hugging Face, Tokenizers, Vektordatenbanken, performanter Inferenz, Model Deployment, MCP/A2A und Datensatz-Erstellung Sehr gute Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, insbesondere im Bezug auf Transformer-Modelle, LLMs und Generative KI Sicherer Umgang mit produktionsreifen Frameworks wie PyTorch sowie mit Agent-Frameworks wie LangGraph, SmolAgents, OpenAI Agent SDK, CrewAI oder PydanticAI Tiefes Verständnis der Model-Optimierung mit PEFT wie QLoRA, Instruction Fine-Tuning, Post-Training, Inference-Optimierung und Embeddings Sicher in Workflows wie Conversational AI, RAG, Info Extraction, Tool Calling, LLM-Evaluation Kenntnisse in Agentic RAG, GraphRAG, Multi-Agent-Systemen, Text-to-SQL und Code Retrieval Sehr gutes Verständnis für Deployments und MLOps auf Azure, GCP oder AWS Hoher Anspruch an Softwarequalität und die Fähigkeit, sauberen, performanten, skalierbaren Code zu schreiben und KI-Systeme produktiv einzusetzen Die Fähigkeit, komplexe Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen und auch Fachfremden sicher zu vermitteln sowie gute Deutsch- und Englischkenntnisse Eigenverantwortliches Arbeiten und Mitgestaltungsmöglichkeiten durch kurze Entscheidungswege Weiterentwicklung durch Fokus auf Innovation: Die vielfältigen und abwechslungsreichen Projekte drehen sich um die Entwicklung intelligenter Algorithmen, datenbasierter Strategien und maßgeschneiderter KI-Lösungen Engagiertes, dynamisches, konstruktives Team mit starkem Zusammenhalt und einer offenen Feedback-Kultur Sehr gut angebundene, moderne Räumlichkeiten und hochwertiges technisches Equipment Flexibel planbarer remote-Anteil von bis zu 40%, sogar zweitweise aus dem EU-Ausland Zuschuss zum Deutschland-Ticket, zu Sport- und Wellnessangeboten sowie zur Kinderbetreuung Gehaltsinformationen Erfahrungsabhängig bis zu 100.000 € p.a.
Ihre Aufgaben Der Technical Information Security Officer (TISO) schlägt die Brücke zwischen Governance und Technologie. Sie sind verantwortlich für die Implementierung, das Management und die Überwachung unserer Cybersicherheitsinfrastruktur und -kontrollen.
. --------------------------------------------- Senior Data Scientist Data Science & Advanced Analytics Frankfurt, Germany The Senior Data Scientist is responsible for designing, deploying and continuously optimizing scalable ML solutions that translate business requirements into measurable impact across EMEA markets. The position combines technical execution with business alignment, ensuring solutions remain adaptable to evolving commercial needs while maintaining architecture consistency and standardization.