46 Jobs für Künstliche Intelligenz in Österreich

• Entwicklung und Pflege der KI-Architektur-Roadmap.
• Konzeption und Design von hochperformanten und skalierbaren KI-Systemen.
• Bewertung und Auswahl von geeigneten Technologien und Tools für KI-Implementierungen.
• Leitung und Mentoring eines Teams von KI-Ingenieuren und Architekten.
• Sicherstellung der Einhaltung von Best Practices in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und ethische KI-Prinzipien.
• Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern und Stakeholdern, um technische Anforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.
• Identifizierung und Implementierung von Automatisierungsmöglichkeiten in KI-Workflows.
• Durchführung von technischen Reviews und Validierungen.
• Repräsentation der KI-Strategie und -Architektur auf verschiedenen Ebenen des Unternehmens.

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Promotion) in Informatik, KI oder einem verwandten Bereich.
• Nachweisbare Erfahrung in der Architektur und Implementierung komplexer KI- und ML-Systeme.
• Tiefgehendes Verständnis von Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI-Services.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien und Datenmanagement.
• Ausgezeichnete Kenntnisse in mindestens einer gängigen Programmiersprache (z.B. Python, Java, Scala).
• Erfahrung in der Leitung von technischen Teams und agilen Entwicklungsmethoden.
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu vermitteln.

• Konzeption, Durchführung und Leitung von Forschungsprojekten im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen.
• Entwicklung neuer Algorithmen und Modelle sowie Verbesserung bestehender KI-Methoden.
• Anwendung von ML-Techniken zur Lösung komplexer Problemstellungen in verschiedenen Domänen.
• Publikation von Forschungsergebnissen in hochrangigen wissenschaftlichen Konferenzen und Journalen.
• Betreuung von Doktoranden und Nachwuchswissenschaftlern.
• Einwerbung von Drittmitteln und Erstellung von Forschungsanträgen.
• Enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern und anderen Forschungseinrichtungen.
• Präsentation von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen und Workshops.
• Bewertung und Auswahl geeigneter Forschungswerkzeuge und -plattformen.
• Förderung des Wissensaustauschs innerhalb des Instituts und der wissenschaftlichen Gemeinschaft.

• Promotion in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Mehrjährige, nachgewiesene Erfahrung in der wissenschaftlichen Forschung im Bereich KI/ML, dokumentiert durch Publikationen und Beiträge.
• Tiefgehende Kenntnisse in verschiedenen ML-Algorithmen (Deep Learning, Reinforcement Learning, Natural Language Processing etc.) und deren Implementierung.
• Erfahrung mit gängigen KI/ML-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, Java oder C++.
• Ausgeprägte analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Erfahrung in der erfolgreichen Akquise von Forschungsgeldern ist von großem Vorteil.
• Exzellente Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, um komplexe wissenschaftliche Sachverhalte verständlich zu vermitteln.
• Fähigkeit, eigenständig und im Team zu arbeiten, sowie Projekte erfolgreich zu leiten.
• Verhandlungssichere Englischkenntnisse sind unerlässlich; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

• Entwurf und Entwicklung von skalierbaren und robusten KI- und Machine Learning-Architekturen für verschiedene Anwendungsfälle.
• Bewertung und Auswahl geeigneter KI-Algorithmen, Frameworks und Technologien.
• Beratung von Kunden und internen Stakeholdern hinsichtlich der Machbarkeit und des Einsatzes von KI-Lösungen.
• Begleitung des gesamten KI-Entwicklungszyklus, von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis zur Deployment-Strategie.
• Sicherstellung der Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Systeme und Geschäftsprozesse.
• Technische Führung und Mentoring von KI-Entwicklerteams.
• Durchführung von Proof-of-Concepts und Prototyping.
• Erstellung technischer Dokumentationen, Roadmaps und Präsentationen.
• Aktive Teilnahme an relevanten Konferenzen und Community-Events.
• Beobachtung neuer Trends und Entwicklungen im Bereich KI und aufstrebende Technologien.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten technischen Fachgebiet mit Spezialisierung auf KI/ML.
• Mehrjährige Berufserfahrung in der Konzeption und Implementierung von KI- und Machine Learning-Lösungen, idealerweise als Architekt oder Lead Developer.
• Tiefgreifende Kenntnisse in Machine Learning-Algorithmen (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning) und Deep Learning.
• Praktische Erfahrung mit gängigen KI/ML-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI-Services.
• Erfahrung mit Datenmanagement, Big Data Technologien und Datenvisualisierung.
• Starke analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen.
• Exzellente Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten zur Vermittlung technischer Konzepte.
• Erfahrung in agilen Entwicklungsmethoden ist von Vorteil.
• Fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse.

• Umfassende Einarbeitung und Schulung in KI-Grundlagen und fortgeschrittene Machine-Learning-Algorithmen.
• Praktische Anwendung von KI in der Automatisierungs- und Robotikbranche.
• Mitarbeit an Projekten zur Entwicklung intelligenter Steuerungssysteme, Bilderkennung und vorausschauender Wartung.
• Kennenlernen von Tools und Plattformen für KI-Entwicklung und Datenanalyse.
• Zusammenarbeit mit erfahrenen Ingenieuren und Fachexperten.
• Erstellung von Prototypen und Unterstützung bei der Implementierung von KI-Lösungen.
• Erwerb von Kenntnissen in Programmiersprachen wie Python und relevanten KI-Bibliotheken.
• Teilnahme an internen Schulungen und externen Weiterbildungsmaßnahmen.
• Beitrag zu einem innovativen und technologisch fortschrittlichen Arbeitsumfeld.

• Abgeschlossenes technisches Studium (z.B. Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau) oder eine vergleichbare Qualifikation.
• Starkes Interesse an künstlicher Intelligenz und deren praktischer Anwendung, insbesondere in der Automatisierungstechnik.
• Grundlegende Programmierkenntnisse (z.B. Python, C++).
• Analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz.
• Hohe Lernbereitschaft und Motivation, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und Teamfähigkeit.
• Selbstständige Arbeitsweise und Zuverlässigkeit.
• Gute Deutschkenntnisse, Englischkenntnisse von Vorteil.

Branche:  Data Science & KI

Location:  Hybrid

Auslastung:  80 Std./Monat – Vollzeit

Dauer:  bis Jahresende, Option auf Verl.

Sprache:  Deutsch

• Entwicklung und Einsatz  von Large Language Models (LLMs) & Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• MLOps:  Aufbau, Automatisierung und Betrieb von Machine-Learning-Pipelines
• Arbeit mit Open Web UI-Frameworks
• Schnittstellen- & Data-Pipeline-Entwicklung , insbesondere:
  • Anbindung und Integration von Webseiten
  • Web Scraping
• Modellentwicklung & -betrieb  inklusive Training & Optimierung (z. B. Gradient Descent)
• Aufbau von „Model as a Service“ -Architekturen
• Entwicklung von KI-Chatbots
• Erstellung von KI-gestützten Zusammenfassungen

• Senior-Level-Expertise  in den beschriebenen Themenfeldern
• Erfahrung in der praktischen Umsetzung  komplexer KI- und Data-Science-Projekte
• Eine eigenständige, strukturierte Arbeitsweise
• Idealerweise Teamfähigkeit , um parallel mit mehreren Expert:innen im Projekt zu arbeiten

JobNr: 3329

• Konzeption und Design von KI-Architekturen für Machine Learning- und Deep Learning-Anwendungen.
• Entwicklung, Training und Optimierung von ML/DL-Modellen unter Verwendung modernster Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch).
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und Auswahl geeigneter Algorithmen für spezifische Anwendungsfälle.
• Bewertung der Performance von KI-Modellen und Implementierung von Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Produktmanagern zur Integration von KI-Lösungen in bestehende Produkte und Systeme.
• Evaluation und Auswahl geeigneter Cloud-Plattformen und Tools für KI-Entwicklung und -Deployment.
• Mentoring von Junior-Entwicklern und Förderung einer Kultur der Innovation und des Wissensaustauschs.
• Aufbau und Pflege von ML-Pipelines (MLOps) für robuste und skalierbare KI-Systeme.
• Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Forschung in KI/ML/DL und identifizieren Sie neue Anwendungsmöglichkeiten.

• Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, künstlicher Intelligenz, Data Science, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Nachweisbare Erfahrung in der Konzeption und Implementierung von komplexen Machine Learning- und Deep Learning-Modellen.
• Umfassende Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und gängigen KI-Bibliotheken und Frameworks.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI-Services.
• Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und ein gutes Verständnis für Algorithmen und Datenstrukturen.
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu kommunizieren, sowohl an technische als auch an nicht-technische Stakeholder.
• Teamorientierung und die Fähigkeit, effektiv in einem agilen Umfeld zu arbeiten.
• Fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse.

• Konzeption, Design und Implementierung von KI-Lösungen unter Anwendung von Deep Learning-Techniken.
• Analyse von Geschäftsanforderungen und Übersetzung in technische Spezifikationen für KI-Modelle.
• Auswahl und Anpassung geeigneter Deep Learning-Architekturen (z.B. CNNs, RNNs, Transformer).
• Entwicklung und Training von Deep Learning-Modellen für verschiedene Anwendungsbereiche (z.B. Computer Vision, Natural Language Processing).
• Optimierung der Modellperformance, Genauigkeit und Effizienz.
• Integration von KI-Modellen in bestehende oder neue Produktlandschaften.
• Bewertung neuer KI-Technologien und Forschungsergebnisse zur Identifizierung von Potenzialen.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Datenvorbereitung und Feature Engineering.
• Erstellung technischer Dokumentationen, Architekturdokumente und Präsentationen.
• Beratung von Stakeholdern hinsichtlich der Machbarkeit und des Potenzials von KI-Lösungen.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Robustheit der entwickelten KI-Systeme.

• Abgeschlossenes Studium (Master oder Promotion) in Informatik, KI, Data Science oder einem verwandten quantitativen Feld.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Deep Learning-Modellen.
• Tiefgreifendes Verständnis von Deep Learning-Konzepten, Algorithmen und Architekturen.
• Erfahrung mit gängigen Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras.
• Programmierkenntnisse in Python und relevanten Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und MLOps-Praktiken ist ein Plus.
• Hervorragende analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte zu vermitteln.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Teamfähigkeit und die Fähigkeit, in agilen Umgebungen zu arbeiten.