AI & MLOps Engineer

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa und wurde 2019 in den Kategorien »Forschung« und »öffentlicher Sektor« des Trendence-Absolventenbarometers sowie im Randstad Employer Brand Research als »TOP 1 Arbeitgeber« ausgezeichnet.

Am Fraunhofer IAIS unterstützen rund 380 Mitarbeitende Unternehmen bei der Optimierung von Produk-ten, Dienstleistungen und Prozessen sowie bei der Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle. Das Fraunhofer IAIS gestaltet die digitale Transformation unserer Arbeits- und Lebenswelt: mit innovativen KI-Anwendungen für Industrie, Gesundheit und Nachhaltigkeit, mit zukunftsweisenden Technologien wie gro-ßen KI-Sprachmodellen oder Quantum Machine Learning, mit Angeboten für die Aus- und Weiterbildung oder für die Prüfung von KI-Anwendungen auf Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit.

In der Abteilung Knowledge Discovery arbeitet ein großes Team aus engagierten Wissenschaftler*innen in Forschungsprojekten mit Partnern aus der Wissenschaft und Industrie an neuen Ansätzen und Lösungen für die Herausforderungen aktueller Anwendungen. Das Spektrum reicht von Grundlagenforschung bis hin zur Anwendung aktueller Forschungsergebnisse in der Industrie, z.B. in den Bereichen Healthcare, IT, Industrie 4.0 und Prozess-Automatisierung. Dabei bringen wir im Team MLOps die spannenden Themen KI und Software-Engineering zusammen. Wir arbeiten und forschen daran, KI-Lösungen zu operationalisieren, zu testen und zu automatisieren und in größere Systeme, Unternehmens-Infrastruktur oder Software-Produkte zu integrieren. Hierbei richtet sich der Fokus zunehmend (aber nicht ausschließlich) auf Generative KI-Anwendungen, die z.B. auf RAG- oder Agenten-Architekturen basieren.

Was Sie bei uns tun

Arbeiten an der Schnittstelle zwischen KI und Software-Engineering (MLOps)
Konzeption, Design und Implementierung von (multi-modalen) Generativen KI-Systemen
Erforschung neuer Methoden und Ansätze im Bereich KI-Engineering und Machine Learning Pipelines (Model Management, Testing, Deployment, Monitoring, Qualitätssicherung)
Konzeption, Implementierung und Betrieb von containerisierten Entwicklungs-, Test- und Produktion-sumgebungen und MLOps-Pipelines
Mitgestaltung von Technologieentscheidungen und Weiterentwicklung unserer Development-Infrastruktur und CI/CD-Prozesse
Wissensvermittlung, z.B. durch die Entwicklung und Durchführung von Schulungen (sowohl remote, vor Ort, als auch in-house bei Kund*innen)

Was Sie mitbringen

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Data Science oder einer verwand-ten Fachrichtung
Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning und KI, insbesondere Kenntnis gängiger Frameworks (z.B. PyTorch, MLflow, Weights & Biases, Hugging Face Ökosystem, Spark)
Interesse an zukunftsweisenden Ansätzen zur Integration Generativer KI-Modelle in moderne Software-Architekturen
Fundierte Programmierkenntnisse in Python und Routine im Umgang mit Git (z.B. durch Nutzung von GitLab/GitHub)
erste Erfahrungen im systematischen Testen von Software
Professionelles Auftreten und Englisch auf Niveau C1 (gute Deutsch-Kenntnisse sind ein Plus)
Vorteilhaft sind Kenntnisse in den Bereichen Virtualisierung (z.B. Docker und Kubernetes) und Pipeline- bzw. CI-Systemen (z.B. Airflow, GitLab CI/CD)
Erfahrungen mit einem Cloud-Anbieter wie z.B. Microsoft Azure oder AWS sind von Vorteil

Was Sie erwarten können

Sie arbeiten an unserem Institut an der Spitze der angewandten Forschung in KI und Machine Learning und verbinden aktuelle Forschungsarbeiten mit wirtschaftlicher Relevanz in einmaliger Weise.
Wir setzen auf innovative Lösungen und konzipieren völlig neuartige Produkte. Sie können dabei sein und aktiv die Zukunft mitgestalten.
Unter bestimmten Voraussetzungen bieten wir Ihnen die Möglichkeit zur Promotion.
Sie erhalten maßgeschneiderte Soft-Skills- und fachliche Weiterbildungen.
Sie arbeiten in einem offenen, kollegialen und internationalen Arbeitsumfeld mit dynamischer und kreativer Arbeitsatmosphäre.
Wir bieten Ihnen ein Umfeld, in dem Sie eigenständig Ideen voranbringen und Ihre wissenschaftlichen Ideen in die Anwendung bringen können.
In unserem Institut ist Diversity ein wichtiges, strategisches Ziel: Wir setzen uns aktiv für Chancen-gleichheit und Vielfalt ein.
Wir leben eine familienfreundliche Kultur: Manchmal geht die Familie vor – wir wissen das.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.

Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Fragen zu dieser Ausschreibung beantwortet Ihnen gern:

Dr. Benny Stein (Team Lead MLOps)

Telefon: Tel. 0151 55 333 197

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

www.iais.fraunhofer.de

Kennziffer: 77036

Stellensegment: Test Engineer, Testing, Cloud, Software Engineer, Engineering, Technology, Research

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