Senior AI Engineer für KI-basierte Preisfindungslösung

Azure Databricks Machine Learning KI-Anwendungen Microsoft Azure MLOps Modellversionierung Deployment Monitoring Azure DevOps CI/CD Jira ERP-Integration Python SQL Git Lösungsarchitektur Datenqualitätsbewertung Feature Engineering

Contracting 🎓 Senior 🏭 Sonstige 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior AI Engineer oder AI Solution Architect zur Konzeption und Umsetzung eines produktionsnahen KI-Use-Cases im Bereich Preisfindung.

Aufgabe Sie werden eigenverantwortlich ein KI-basiertes Pricing-Tool entwickeln, das auf Basis von Unternehmens-, Produkt- und Transaktionsdaten automatisiert geeignete Preise ermittelt und diese in das bestehende ERP-System überträgt. Ihre Tätigkeiten umfassen die vollständige Wertschöpfungskette: von der Anforderungsanalyse über die Datenqualitätsbewertung, Lösungsarchitektur und Modellentwicklung bis hin zur technischen Validierung und Operationalisierung.

Schwerpunkte sind die Analyse fachlicher Einflussfaktoren, die Identifikation relevanter Datenquellen, die Auswahl geeigneter Machine-Learning-Verfahren sowie die Definition von Qualitätskriterien und Überwachungsmechanismen. Sie konzipieren zudem Freigabe- und Kontrollprozesse für KI-generierte Preisvorschläge und entwickeln ein umfassendes Betriebs- und Weiterentwicklungskonzept.

Anforderungen Sie bringen mehrjährige Projekterfahrung in der produktiven Umsetzung von KI-Anwendungen mit. Sehr gute Kenntnisse in Azure Databricks und Microsoft Azure sind erforderlich. Sie verfügen über fundierte Expertise in Machine Learning, MLOps, Modellversionierung, Deployment und Monitoring. Erfahrung mit Azure DevOps und CI/CD-Prozessen sowie praktische Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen runden Ihr Profil ab.

Das Unternehmen arbeitet in einer etablierten Microsoft- und Databricks-Umgebung. Das vorhandene Team hat fundierte Daten- und Databricks-Kenntnisse, weshalb wir einen Senior-Experten mit nachgewiesener Umsetzungserfahrung suchen – kein reines Data-Analytics-Profil.

Anforderungen

Rollenfamilie: Daten / KI
Sprachen: Deutsch (verhandlungssicher), Englisch (verhandlungssicher)

Projekt

Projektart: Neuentwicklung
Vermittlung: Über Vermittler

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Skills erklärt

Azure Databricks: Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.
Machine Learning: Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Microsoft Azure: Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
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.
Deployment: Prozess der Bereitstellung und Installation von Software oder Anwendungen in Produktionsumgebungen.
Monitoring: Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Azure DevOps: Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Jira: Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
ERP-Integration: Verbindung von Enterprise-Resource-Planning-Systemen mit anderen Geschäftsanwendungen; ermöglicht Datenaustausch zwischen Finanzen, Logistik und Produktion.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Lösungsarchitektur: Planung und Gestaltung von IT-Lösungen, die Geschäftsanforderungen erfüllen; beschreibt, wie verschiedene Komponenten zusammenwirken.
Feature Engineering: Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.

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Häufige Fragen zu Nexus

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Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?: Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
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