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Senior AI Software Engineer
Auf einen Blick
Senior AI Software Engineer bei Zartis, spezialisiert auf AI-powered Applications und Machine Learning Integration in Production Systems.
💰 ~€90.000–140.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- 5+ Jahre Software Development mit ML Focus
- Python Expertise
- ML Frameworks & Concepts
- LLM & AI Agents Understanding
Python
Machine Learning
TensorFlow
PyTorch
LLMs
AI Agents
Docker
Gehalt geschätzt anhand Senior AI Engineer in EMEA Consulting with ML/LLM Expertise. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- ML Engineers ready for Production AI Systems
- AI/ML Researchers transitioning to Industry
- Backend Engineers with AI/ML Passion
🚫 Weniger geeignet
- Data Scientists without Production Engineering
- Backend Engineers without ML Background
- Junior-Level AI Engineers
💡 Gut zu wissen
- Zartis ist Consulting – mehrere Clients und Projekte
- Logistics ist domain – aber learning opportunity
- EMEA based with Distributed Team
Über das Unternehmen
Zartis ist ein globales AI Transformation und Technology Consulting Partner mit tiefem Expertise in AI-driven Platforms, Secure API Architectures und Cloud Native Engineering.
Deine Aufgaben
- AI-powered Applications designen und entwickeln mit Python
- Machine Learning Models, AI APIs und Intelligent Algorithms in Scalable Backend Systems integrieren
- Mit Data Scientists, Product Managers und Software Engineers collaboraten
- Software Architecture, System Design und Technical Decision-Making beitragen
- CI/CD Pipelines entwickeln und containerized Environments mit Docker verwalten
- AI Applications auf Cloud Platforms deployen und managen
- AI Solutions für Scalability, Performance und Maintainability optimieren
- Aktuelle AI/ML Advancements evaluieren und in Products incorporaten
Deine Voraussetzungen
- Bachelor in Computer Science, Software Engineering oder related Field
- 5+ Jahre Professional Software Development mit AI/ML Integration Focus
- Starke Programming Skills in Python
- Hands-on Erfahrung mit ML Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Solides Verständnis von ML Concepts, Data Engineering und Model Deployment
- Erfahrung mit SQL und Large-Scale Datasets
- Familiarity mit Docker, CI/CD Practices und Cloud Platforms
- Erfahrung mit RESTful APIs und AI Services Integration
- Erfahrung mit LLMs, Vector Databases, Prompt Engineering oder AI Agents