Über das Unternehmen
adiutaByte ist Teil von MEDIFOX DAN by Resmed, dem Anbieter für u.a. Softwarelösungen in der ambulanten und stationären Pflege. Gemeinsam verfolgen wir ein Ziel – die Digitalisierung der Pflege. Mit uns sollen Pflegekräfte mehr Zeit für das Wesentliche haben. Wir helfen Menschen, Menschen zu helfen.
adiutaByte ist ein junges Fraunhofer Spin-Off aus Sankt Augustin und hat eine neuartige Tourenplanungslösung für verschiedene Branchen entwickelt. Unsere Planungslösung bieten wir als Software-as-a-Service als Vollprodukt inklusive Front-End und Fahrer-App oder nur als Optimierungs-Back-End über unsere REST-Schnittstelle an.
Aufgaben
- Entwicklung, Integration und Betrieb produktionsreifer KI-Module für unsere Softwareprodukte
- Arbeit mit modernen Sprach- und KI-Modellen, insbesondere: Large Language Models (LLMs), Sprachverarbeitung (z.B. Transkription, semantische Analyse, Sprachinterfaces) und Embedding- und Retrieval-Ansätze (z.B. RAG)
- Anwendung klassischer Machine-Learning- und Deep-Learning-Konzepte als Grundlage moderner Systeme
- Entwicklung robuster Inference-, Evaluations- und Optimierungslogiken für KI-Modelle im Produktivbetrieb
- Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering und Architektur, um KI nahtlos in reale Anwendungen zu integrieren
- Aufbau, Weiterentwicklung und Wartung skalierbarer KI- und ML-Pipelines (Training, Evaluation, Deployment)
- Sicherstellung von Qualität, Performance, Stabilität und Kostenkontrolle von KI-Komponenten im produktiven Einsatz
- Kontinuierliche Verbesserung bestehender KI-Module anhand von Nutzungs-, Qualitäts- und Performance-metriken
Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung als KI-Ingenieur oder in einer vergleichbaren, produktnahen Rolle
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung in der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
- Solides Fundament in Machine-Learning- und Deep-Learning-Grundlagen (Training, Optimierung, moderne Architekturen)
- Praktische Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
- Nachweisbare Erfahrung im Engineering und Betrieb produktiver KI-Systeme
- ML-Ops-Grundlagen, insbesondere Deployment, Testing, CI/CD sowie Monitoring im laufenden Betrieb
- Erfahrung mit Container-Technologien (Docker)
- Interesse an skalierbaren, performanten Systemen (z.B. Rust von Vorteil)
- Analytisches, strukturiertes Denken und der Anspruch, KI zuverlässig ins Produkt zu bringen
Benefits
- Flexibles Arbeitsmodell mit Homeoffice/Büro
- Zuschuss für Fitness, Gesundheit und Familie
- Exklusive Vergünstigungen durch Corporate Benefits
- Individuelle Angebote für mentale Gesundheit
- Zugriff auf inspirierende Lernressourcen und Weiterbildung
- Aktienkaufprogramm und betriebliche Altersvorsorge