Jobtitel

AI Engineer Remote Jobs

Offene Stellen

Daten & Insights

Basierend auf 35 aktuellen Stellen, täglich aktualisiert.

Verteilung nach Erfahrungslevel
Mid13Senior19Lead3
Gefragteste Skills
Python11AWS5MLOps5Generative AI4Data Science4React4TypeScript4SQL3Data Engineering3Agentic AI3
Stellen nach Region
Worldwide15Americas10USA8Europe7DACH (Germany, Austri…3LATAM2Germany2United Kingdom2
Anstellungsart
Vollzeit33Contract2
Ø Gehalt nach Erfahrungslevel (USD/Jahr)
Mid267.967 USDSenior133.335 USDLead265.000 USD

Ähnliche Rollen

Gehaltserwartungen

Durchschnitt: 223.012 EUR pro Jahr – basierend auf 35 Stellenangeboten.

Erfahrung Ø Gehalt
Mid-level (2–4 J.) 268.800 EUR
Senior (5–9 J.) 133.335 EUR
Lead / Staff (10+ J.) 265.000 EUR

Gefragte Skills

Top Skills aus 35 Stellenangeboten

Python 31.4%
AWS 14.3%
MLOps 14.3%
Data Science 11.4%
Generative AI 11.4%
React 11.4%
TypeScript 11.4%
Agentic AI 8.6%
Data Engineering 8.6%
ETL 8.6%

Einstellende Unternehmen

Teamviewer · 6 Accenturefederalservices · 4 Auvaria · 3 Zeely · 2 Ramp · 2 Boardofinnovation · 1 Blue Altair · 1 Solvd · 1 Sphere · 1 Openrouter · 1 Eigen Labs · 1 Fieldmaterials · 1

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63 Remote-Stellen für AI Engineer sind derzeit gelistet, 9 davon erst in der letzten Woche. Das Mediangehalt liegt bei 120.170 US-Dollar im internationalen Mittel.

Was Senior-Rollen zahlen

Bei den 3 ausgewerteten Senior-Stellen liegt der Durchschnitt bei 146.882 US-Dollar und der Median bei 132.500 US-Dollar, beides über dem Gesamtmedian der Kategorie. Für Mid-Level-Rollen liegt nur ein Datenpunkt vor, das reicht nicht für eine verlässliche Aussage.

Skills im Anforderungsprofil

Python liegt mit 9 Nennungen klar vorn. Danach folgen Azure mit 5 sowie AWS, LLM, Machine Learning und RAG mit je 4. AI und PyTorch kommen auf je 3 Nennungen. Der Mix aus Cloud-Plattformen wie Azure und AWS und KI-spezifischen Begriffen wie LLM und RAG zeigt, dass praktische Erfahrung mit Sprachmodellen erwartet wird, nicht nur theoretisches Wissen.

  • Python (9)
  • Azure (5)
  • AWS, LLM, Machine Learning, RAG (je 4)
  • AI, PyTorch (je 3)

Unternehmen mit offenen Stellen

Lemon.io, SAP Fioneer und Pmone liegen mit je 3 Stellen gleichauf, dahinter folgen Webai, Brightai und Producthackers mit je 2.

Häufige Fragen

Was verdient ein AI Engineer remote?
Der Median liegt bei 120.170 US-Dollar, der Durchschnitt bei 132.662 US-Dollar, umgerechnet aus überwiegend internationalen Angeboten.
Wie sieht es bei Senior-Rollen aus?
Bei 3 ausgewerteten Senior-Stellen liegt der Durchschnitt bei 146.882 US-Dollar und der Median bei 132.500 US-Dollar.
Welche Skills sind gefragt?
Python liegt mit 9 Nennungen klar vorn, gefolgt von Azure mit 5 und der Gruppe AWS, LLM, Machine Learning und RAG mit je 4.
Wie viele offene Stellen gibt es aktuell?
63, davon 9 neu in der letzten Woche und 52 in den letzten 30 Tagen.
Welche Unternehmen stellen ein?
Lemon.io, SAP Fioneer und Pmone mit je 3 Stellen, sowie Webai, Brightai und Producthackers mit je 2.

Karriere-Guide

Wie wird man AI Engineer und welche Chancen bietet Remote-Arbeit?
AI Engineers bauen Systeme mit Large Language Models und Machine Learning, brauchen also Python und mathematische Grundlagen. Der Beruf ist relativ neu und wird oft von Spezialisten gefüllt, die von ML oder Data Science kommen. Remote ist perfekt, weil die meiste Arbeit Coding und Modell-Training ist und du nirgendwo sein musst, um GPU-Server zu benutzen.
Welche Tools und Fähigkeiten braucht ein AI Engineer im Homeoffice?
Python ist Fundamentale, kombiniert mit RAG und LLM-Architektur-Verständnis. Vector Databases (Pinecone, Weaviate) speichern semantische Daten, AWS für Cloud-Compute ist Standard. Prompt Engineering ist eine Kunst: du findest heraus, welche Fragen an ein LLM den besten Output geben. Distributed Systems Verständnis hilft, große Modelle zu warten.
Ist AI Engineer als Remote-Job auch für Anfänger geeignet?
Für Anfänger ist AI Engineer remote eher schwer, da die Mehrheit der Jobs Senior oder Mid-Level sind. Du brauchst Master-Abschluss oder 2-3 Jahre ML-Erfahrung, um mithalten zu können. Anfänger sollten mit Data Science oder Machine Learning Engineer anfangen, dort die Fundamentale festigen und nach ein paar Jahren zu AI wechseln.
Welche Weiterbildungen oder Zertifikate bringen einen als AI Engineer weiter?
Ein Master in Computer Science oder Machine Learning bringt dir den formalen Hintergrund, aber Online-Kurse von Deeplearning.AI zu LLMs und RAG sind schneller und praktischer. AWS und Google Cloud AI-Zertifikate sind nützlich. Wichtiger aber ist dein Portfolio: ein Projekt mit eigenem RAG-System oder einem finetuned LLM beeindruckt Hiring Manager viel mehr.
Wie sieht ein typischer Arbeitstag als AI Engineer im Homeoffice aus?
Du startest mit der Evaluierung aktueller Model-Performance und Anfragen vom Product Team, was neue Features nötig sind. Dann experimentierst du mit neuen Prompts, feinerem Model-Tuning und schreibst Code für LLM-Integrationen. Code Reviews und Tests sind kritisch, weil AI-Bugs schwer zu finden sind. Abends trainst du Modelle, die über Nacht laufen.
Wie überzeugt man bei einer Remote-Bewerbung als AI Engineer?
Ein Paper oder ein Open-Source-Projekt mit neuer AI-Technik ist dein bester Beweis. GitHub-Repos, die zeigen, wie du RAG gebaut oder Prompts optimiert hast, sprechen lauter als Zertifikate. Im Interview erkläre dein Model-Design und sei bereit, über Challenges und Lösungen zu sprechen, denen du begegnet bist.
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