Auf einen Blick
Entwickle und deployye hochperformante AI/ML Lösungen mit Fokus auf LLMs und Generative AI. Arbeite mit Cloud-Plattformen, Data Pipelines und MLOps in einer internationalen Umgebung.
💰 €80.000–120.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Contract
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- 4+ Jahre AI/ML Implementierungserfahrung
- Praktische LLM-Erfahrung erforderlich
- Zertifizierung in Cloud ML (Azure/AWS/Google)
Python
Machine Learning
Large Language Models
RAG
Fine-Tuning
Data Pipelines
MLOps
✅ Geeignet für
- Senior ML Engineers mit LLM/Generative AI Background
- Python Developers mit ML Expertise und Cloud-Erfahrung
🚫 Weniger geeignet
- Junior ML Engineers (<3 Jahre Erfahrung)
- Reine Backend- oder Frontend-Entwickler ohne ML-Hintergrund
💡 Gut zu wissen
- Zertifizierung ist mandatory, nicht optional
- Remote Role aber mit agilen Team Expectations
- Contractor-Status bedeutet Flexibilität aber auch Eigenverantwortung
Über das Unternehmen
Inventyou Ab ist ein IT-Beratungs- und Staffing-Unternehmen mit starker Präsenz in Stockholm und Athen. Das Unternehmen vermittelt erfahrene Tech-Profis für Long-Term-Engagements bei internationalen Clients.
Deine Aufgaben
- Entwicklung und Implementierung von Enterprise AI und Machine Learning Lösungen mit Fokus auf Large Language Models (LLMs)
- Design und Optimierung von Data Pipelines für Model Training, Evaluation und Deployment
- Aufbau von LLM-basierten und Generative AI Lösungen wie RAG und Fine-Tuning
- Deployment und Operation von Modellen mit MLOps Practices (CI/CD, Monitoring, Versioning)
- Evaluierung von Model Performance, Fairness und Zuverlässigkeit
- Integration von Cloud-basierten AI Services in Azure, AWS oder GCP
- Entwicklung und Integration von APIs und Microservices für AI-Capabilities
- Sicherung von Data Governance, Security und ethischer AI
Deine Voraussetzungen
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung beim Design und Implementierung von AI Lösungen, inkl. LLM-basierte Projekte
- Universtitätsabschluss mit mind. 6 Jahren IT Erfahrung (oder 12+ Jahre ohne Studium)
- Starke Programmierkenntnis: Python, SQL, Java
- Tiefes Verständnis von Machine Learning Fundamentals und Model Lifecycle
- Erfahrung mit Data Pipelines und LLMs/Generative AI (praktische Implementierungserfahrung)
- Kenntnisse von APIs, Microservices, Docker, Kubernetes
- Verständnis für Production AI/ML Deployment und Lifecycle Management
- Data Governance, Security und Responsible AI Verständnis
- Mindestens eine Zertifizierung erforderlich: Microsoft Certified: Azure AI Engineer / AWS ML Certified / Google Professional ML Engineer
Benefits
- Arbeit an innovativen AI und Machine Learning Projekten
- Zusammenarbeit mit erfahrenen Tech-Profis
- Moderne Tech-Stack: Python, Cloud-Plattformen, LLM Frameworks
