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KI-Entwickler (Junior, Senior, Manager) – Remote

Contracting⏱ 48 Monate (01.10.2026 - 30.09.2030)📍 Berlin💶 VB 🏢 0% vor Ort 🏭 Öffentlicher Sektor 🌐 Deutsch

Für ein langfristiges Projekt im öffentlichen Sektor suchen wir mehrere erfahrene KI-Entwickler auf verschiedenen Senioritätsstufen. Das Projekt läuft über vier Jahre mit quartalsweisen Beauftragungen und bietet flexible Remote-Arbeit mit optionalen Vor-Ort-Einsätzen.

Aufgaben: Sie entwickeln und integrieren KI-basierte Anwendungen und Services, binden externe KI-Modelle und APIs an und implementieren generative KI-Lösungen wie Agenten und RAG-Systeme. Weitere Verantwortungen umfassen die Implementierung moderner KI-Architekturen, das Deployment produktiver Systeme sowie die Sicherstellung von Performance, Skalierbarkeit und Code-Qualität. Senior- und Manager-Level-Positionen beinhalten zusätzlich die Mitwirkung an Architektur-, Governance- und Technologieentscheidungen.

Anforderungen: Junior-Level: mindestens 1 Jahr Berufserfahrung; Senior-Level: mindestens 3 Jahre; Manager-Level: mindestens 7 Jahre im Bereich KI-Entwicklung. Erforderlich sind ein IT-/MINT-Studium oder vergleichbare Berufserfahrung sowie nachweisbare Referenzprojekte im KI-Umfeld. Sie verfügen über sehr gute Python-Kenntnisse, idealerweise ergänzt durch Java oder C++, und haben Erfahrung mit modernen KI-Technologien wie LLMs, RAG und Agentic AI. Kenntnisse in TensorFlow oder PyTorch, Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP), Docker, Kubernetes, CI/CD und MLOps sind erforderlich. Wünschenswert sind relevante Cloud-, KI- oder Architekturzertifizierungen.

Rahmen: Vollzeitposition, Projektstart Oktober 2026, Laufzeit bis September 2030. Verhandlung von Remote-Stundensätzen und ggf. Reisekostenpauschalen für Vor-Ort-Einsätze. Zahlungsziel 30 Tage. Arbeitssprachen: Deutsch und Englisch.

Skills erklärt

Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
LLMs
Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
RAG
Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
Agentic AI
Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
TensorFlow
Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
PyTorch
Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
AWS
Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Azure
Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
GCP
Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
Docker
Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
Kubernetes
Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
MLOps
Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
API-Integration
Verbindung von Softwaresystemen über standardisierte Schnittstellen zum Datenaustausch.
Java
Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
C
Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.

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