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Capgemini ist ein Beratungs- und Technologiedienstleistungsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, ihre Abläufe zu transformieren und zu steuern. Das Unternehmen ist in Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Banken, Gesundheitswesen und Logistik tätig. Zu den angebotenen Leistungen gehören Cloud, Cybersicherheit, Daten und künstliche Intelligenz sowie Unternehmensmanagement. Darüber hinaus legt Capgemini im Rahmen seines Ansatzes zur digitalen Transformation einen Schwerpunkt auf Innovation und Nachhaltigkeit. Das Unternehmen stellt in einer Vielzahl von Berufen und auf unterschiedlichen Erfahrungsstufen ein und setzt dabei auf den Aufbau einer innovativen und vielfältigen Belegschaft.
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Stellen im Unternehmen

KI-Ingenieur/in, Mailand (Hybrid) – Capgemini

Als KI-Ingenieur/in bei Capgemini entwickeln Sie skalierbare KI-, generative-KI- und RAG-Lösungen für Technologietransformationsleistungen. Die Rolle umfasst Datenpipelines, APIs und MLOps-Bereitstellungssysteme.

ITItalien
33.000 € – 47.000 € / Jahr
HybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischErforderliche Sprache: ItalienischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureDockerETLGoogle Cloud PlatformKubernetesPySparkPython

Beschreibung

  • Architekturlösungen für KI, Deep Learning und RAG entwickeln
  • ETL- und Datenverarbeitungspipelines erstellen
  • Vektordatenbanken integrieren und Services über APIs bereitstellen
  • CI/CD-Prozesse und MLOps-Praktiken implementieren
  • Bereitstellung, Protokollierung und Überwachung von Produktionsmodellen verwalten
  • Mit multidisziplinären Teams nach agilen Methoden zusammenarbeiten
  • Den gesamten Lebenszyklus von KI- und generativen KI-Lösungen begleiten – von der Entwicklung über die Veröffentlichung bis zur Überwachung

Anforderungen

  • Erfahrung mit Hyperscalern wie Azure, AWS oder GCP sowie Datenplattformen wie Databricks oder Snowflake
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und PySpark
  • Ausgeprägte Kenntnisse in MLOps, DevOps und CI/CD
  • Kenntnisse in Git und Versionsverwaltung
  • Erfahrung mit ETL-Pipelines, RAG-Architekturen und Vektordatenbanken
  • Erfahrung in der API-Entwicklung, beispielsweise mit FastAPI
  • Erfahrung mit Plattformen für Protokollierung, Überwachung und Releases
  • Gute Englischkenntnisse
  • Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer, wartbarer KI- und generativer KI-Lösungen
  • Erfahrung mit Azure DevOps, MLflow, Containerisierung und Orchestrierungswerkzeugen wie Docker und Kubernetes ist wünschenswert

Zusatzleistungen

  • Möglichkeit zu Remote-Arbeit und/oder flexible Arbeitszeiten
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Ein inklusiver Arbeitsplatz, an dem Vielfalt geschätzt wird

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