2 X Senior AI Developer (Serverless & AWS)

Wir suchen einen hochqualifizierten und erfahrenen Senior AI Developer, der unser AI & Automation-Team verstärkt. In dieser Rolle entwirfst und implementierst du wegweisende KI-Lösungen mit starkem Fokus auf autonome Agenten, Machine-Learning-Workflows und cloud-native Architekturen, um Innovationen in der Marketingbranche voranzutreiben.

Unser Team entwickelt intelligente, skalierbare Systeme, die Automatisierung und Optimierung über Marketingkanäle hinweg ermöglichen – von der Inhaltserstellung und Personalisierung bis hin zur Kampagnenanalyse und Prognose. Du arbeitest an der Schnittstelle von KI, Marketingtechnologie und Softwareentwicklung und baust serverlose Lösungen auf AWS, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.

Dies ist eine hands-on technische Rolle, die tiefgehende Expertise in der KI-Systementwicklung sowie praktische Erfahrung mit AWS-Services und modernen Backend-Architekturen erfordert. Du bist Teil eines verteilten, funktionsübergreifenden Teams, das prägt, wie KI das Marketing verändert.

• Verantwortlichkeiten**

• Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen KI-gesteuerter Systeme und agentenbasierter Architekturen auf AWS

• Aufbau intelligenter Workflows mit AWS Serverless-Services (z. B. Lambda, Step Functions, DynamoDB, S3, EventBridge)

• Integration von Sprachmodellen (Amazon Bedrock) in skalierbare Anwendungen

• Entwicklung und Orchestrierung autonomer Agenten für Datenverarbeitung, Entscheidungsfindung oder Aufgabenautomatisierung

• Ausarbeiten und Optimieren von Prompts zur Maximierung der Leistung von LLM-basierten Systemen

• Feinabstimmung von Foundation-Modellen und Anwendung von NLP-Techniken, um das KI-Verhalten an Geschäftsanforderungen anzupassen

• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Backend-Entwicklern und DevOps, um KI-Modelle in die Produktion zu bringen

• Implementierung von Monitoring, Logging und Fehlerbehandlung zur Sicherstellung der Systemzuverlässigkeit und -performance

• Entwurf und Integration von Datenaufnahme- und Vorverarbeitungs-Workflows für strukturierte und unstrukturierte Daten

• Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und Anwendung von Secure-by-Design-Prinzipien beim Umgang mit vertraulichen Marketingdaten

• Mitwirkung an Architektur- und Infrastrukturentscheidungen für KI-Services

• Anwendung eines „cloud-native“ und „Infrastructure-as-Code-first“-Mindsets bei Design und Deployment von Lösungen

• Entwurf von Systemen mit klarem Verständnis von zustandsbehafteten vs. zustandslosen Architekturen und deren Einfluss auf Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosten

• 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon mindestens 2 Jahre fokussiert auf AI/ML-Systeme

• Fundierte Erfahrung mit AWS, einschließlich Lambda, API Gateway, Step Functions, DynamoDB, S3, EventBridge, CloudWatch, IAM, Amazon Bedrock und SSM Parameter Store

• Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering und effektiven Interaktionen mit LLMs

• Erfahrung im Fine-Tuning von Foundation-Modellen und Anwendung von Natural Language Processing (NLP)-Techniken

• Nachweisliche Erfolge im Aufbau von agentenbasierten Architekturen oder intelligenten Automatisierungssystemen

• Profi in Python mit solidem Verständnis von Software-Engineering-Best-Practices

• Erfahrung mit Git/GitHub-Workflows und kollaborativer Softwareentwicklung

• Erfahrung mit ereignisgesteuerten und serverlosen Architekturen sowie die Fähigkeit, Abwägungen gegenüber Container-basierten Ansätzen zu bewerten

• Vertraut mit MLOps-Konzepten und -Tools (z. B. Modellbereitstellung, Monitoring, Versionierung)

• Vertraut mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform oder AWS CloudFormation

• Verständnis für den gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC), von der Planung bis zur Bereitstellung

• Starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, selbstständig in einem agilen, schnelllebigen Umfeld zu arbeiten

• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, disziplinübergreifend zusammenzuarbeiten

• Wünschenswert**

• Erfahrung mit Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB, Milvus)

• Kenntnisse von Agent-Frameworks (z. B. LangChain, CrewAI, AutoGen, LangGraph)

• Erfahrung mit Echtzeit-Datenverarbeitung (z. B. Kinesis, Kafka)

• Vertraut mit Machine-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)

• Relevante AWS-Zertifizierung(en) wie AWS Certified AI Practitioner