eine Referentin / ein Referent (w/m/d) als AI Solutions Architect für die Projektgruppe „Zentrale Stelle zur Erkennung …

Tätigkeitsprofil:

• Marktsichtung performanter open-source Large-Language-Models (LLM)
• Testung möglicher LLM im Hinblick auf eine Anwendung innerhalb der PG ZEAM
• Installation sowie Anlernen eines geeigneten LLM-Models auf PG ZEAM Infrastruktur sowie Verknüpfung der LLM Inferenz mit Datenquellen der PG ZEAM
• Testung bestehender IT-Komponenten für den KI-Einsatzund ggf. Anpassung für den reibungslosen Einsatz
• Ermittlung und Erprobung von Automatisierungspotentialen in Zusammenwirken mit dem Analystenteam

In diesem Kontext und zur Erfüllung der o. g. Aufgabe im Einzelnen:

• Konzeption, Aufbau und Implementierung KI-gestützter Anwendungen zur Unterstützung des PG ZEAM Operations Teams
• Weiterentwicklung bestehender KI-Tools, nahtlose Integration in die bestehende Systemlandschaft sowie iterative Erweiterung des Einsatzspektrums von KI-Anwendungen
• Aktives Monitoring neuer Trends im Bereich künstliche Intelligenz, Datenautomatisierung und Toolentwicklung

Anforderungsprofil:

Abschluss eines Master- oder Diplomstudiums (Universität) der Fachrichtungen

• Informatik / Computerwissenschaften
• Ingenieurswissenschaften mit IT-Ausrichtung (z.B. Nebenfach Informatik)

und

• mehrjährige Berufserfahrung in der Funktion einer Referentin/eines Referenten
• fundierte Berufserfahrungen im Programmieren sowie im Prompting von KI-Modellen (Prompt Engineering)
• schnelle Auffassungsgabe und Bereitschaft, sich kurzfristig in neue Sachverhalte einzuarbeiten
• Fähigkeit, komplexe Sachverhalte selbstständig systematisch aufzubereiten und adressatengerecht darzulegen
• Fähigkeit zu konzeptionellem und selbstständigem Arbeiten
• ausgeprägte Team- und Kooperationsfähigkeit
• überdurchschnittlich engagierte und zuverlässige Arbeitsweise
• sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch (mind. Niveaustufe C 1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen)
• gute Englischkenntnisse (mind. Niveaustufe B 2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen)
• Bereitschaft zur Durchführung einer erweiterten Sicherheitsüberprüfung (Ü2-Sabotageschutz) nach § 9 Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG) nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG)

Wünschenswert:

• fundierte Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Machine Learning Algorithmen und Datenplattformen (z. B. Microsoft Fabric, Azure Synapse, Data Factory)
• gute Programmierkenntnisse in SQL, Python oder Spark für Datenverarbeitung, Analytics und Library-Kenntnisse wie NumPy, SciPy, pandas, TensorFlow, PyTorch oder Scikit-Learn
• Erfahrung mit AI-gestützten Datenanalysen sowie Machine Learning
• Kenntnisse im Bereich der Containervirtualisierung (Docker, Kubernetes) sowie Erfahrung mit Automatisierungs- und Konfigurationsmanagement-Tools