Brasilien
SONDA
Capgemini
Junior KI-Ingenieur/in - NLP
Brasilien
Recife, Pernambuco, Brazil
PythonSQLAWSGCPDocker
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Über die Stelle
Ihre Zukunft in der Technologie beginnt hier.
Bei Capgemini setzen wir menschliche Energie durch Technologie frei, um einen echten Mehrwert für Unternehmen, Menschen und die Gesellschaft zu schaffen. Wir sind ein globales, vielfältiges und innovatives Unternehmen mit einem Team von über 420 Tausend Mitarbeitenden in mehr als 50 Ländern. Hier sind kontinuierliches Lernen, Zusammenarbeit und Eigenverantwortung Teil des Alltags, und Sie haben die Möglichkeit, in einem Umfeld zu arbeiten, das Sie als Person wertschätzt – stets mit einem klaren Ziel vor Augen.
Vielfalt, Gerechtigkeit und Inklusion: Seien Sie Sie selbst bei Capgemini
Wir schätzen Vielfalt in all ihren Formen und fördern ein inklusives Umfeld, das weltweit für sein Engagement für Ethik, Gerechtigkeit und Zugehörigkeit anerkannt ist.
Stellen Sie sich Ihre Zukunft vor und verwirklichen Sie sie mit uns.
Was Sie in Ihrem Arbeitsalltag erwartet
Wir suchen einen AI Software Engineer mit Schwerpunkt NLP für die Entwicklung von Software und Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz – von der Konzeption und Architektur bis hin zur Implementierung, dem Betrieb und der Weiterentwicklung in der Produktion. Die Position umfasst eine starke Hands-on-Komponente in der Softwareentwicklung, bei der Sie APIs, Microservices, Pipelines sowie Anwendungen auf Basis von NLP und LLMs erstellen und in Unternehmenssysteme und -plattformen integrieren. Sie sind dafür verantwortlich, Fähigkeiten in den Bereichen NLP, Machine Learning und Generative AI in robuste, skalierbare, beobachtbare und produktionsreife Lösungen zu überführen, wobei Aspekte wie Architektur, Performance, Latenz, Verfügbarkeit, Sicherheit, Kosten und Skalierbarkeit berücksichtigt werden. Der Fokus liegt nicht auf der Forschung oder der Entwicklung neuer Modelle, sondern auf dem AI Application Engineering, einschließlich der Modellintegration, Softwareentwicklung, Deployment, Betrieb, Observability und der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Lösungen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von NLP- und AI-Anwendungen in produktiven Umgebungen.
- Definition und Implementierung der technischen Architektur für Anwendungen auf Basis von NLP, LLMs und Generative AI.
- Entwicklung von APIs, Microservices, Pipelines und Softwarekomponenten für AI-Anwendungen.
- Implementierung von Pipelines für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Inferenz und die Integration mit KI-Modellen.
- Integration von LLMs und NLP-Modellen in Anwendungen, APIs, Datenbanken, Unternehmenssysteme und externe Tools.
- Entwicklung von Lösungen unter Verwendung von RAG, Embeddings, semantischer Suche und Vektordatenbanken.
- Implementierung und Integration von Prompt Engineering, strukturierten Ausgaben, Function Calling und Tool Calling, sofern anwendbar.
- Durchführung von Deployment, Konfiguration, Aktualisierung und Support von AI-Anwendungen und -Diensten.
- Entwicklung von Lösungen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Performance, Latenz und Kostenoptimierung.
- Implementierung von Caching-Mechanismen, asynchroner Verarbeitung, Warteschlangen und Strategien zur Inferenzoptimierung, sofern anwendbar.
- Implementierung von Unit-, Integrations-, Funktions-, Regressions- und Performancetests.
- Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines für AI-Anwendungen und -Komponenten.
- Implementierung von Praktiken zur Versionierung von Code, Modellen, Prompts, Konfigurationen und AI-Artefakten.
- Überwachung von Anwendungen und Diensten mittels Metriken, Logs und Traces sowie aktive Identifizierung und Behebung von Problemen.
- Durchführung von Debugging, Troubleshooting und Incident-Analyse in produktiven Umgebungen.
- Bewertung und Optimierung von Anwendungen unter Berücksichtigung von Qualitätsmetriken, Latenz, Durchsatz, Verfügbarkeit und Kosten.
- Implementierung von Mechanismen zur Bewertung und Überwachung der Qualität von Anwendungen auf Basis von LLM/NLP.
- Teilnahme an der technischen Definition und Implementierung neuer NLP- und AI-Anwendungsfälle.
- Zusammenarbeit mit den Bereichen Engineering, Architektur, Produkt, Daten, UX und den Fachbereichen.
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen für Architekturen, APIs, Komponenten, Pipelines und Betriebsabläufe.
Was Sie mitbringen sollten (technische Anforderungen)
- Python und Entwicklung von APIs/Microservices mit FastAPI oder Flask;
- NLP, LLMs und Generative AI;
- RAG, Embeddings, semantische Suche und Vektordatenbanken;
- Prompt Engineering, Function/Tool Calling und Integration mit APIs von LLMs;
- Docker, Git sowie Praktiken für Softwaretests und -entwicklung;
- Cloud (AWS, Azure oder GCP) und CI/CD;
- SQL sowie Datenintegration und -verarbeitung;
- Kenntnisse in MLOps/LLMOps, Observability und der Bewertung von KI-Anwendungen.
Was wir für Ihre Entwicklung bieten
- Strukturierter Karriereplan und personalisierte Lernpfade
- Unternehmensuniversität mit Zugang zu Harvard, Coursera, Udemy und Pluralsight
- Offizielle Zertifizierungen bei Partnern wie SAP, AWS, Microsoft und Salesforce
- EF Education First Plattform (Englisch, Spanisch, Französisch und Deutsch)
Was wir für Ihr umfassendes Wohlbefinden bieten
- Kranken- und Zahnzusatzversicherung
- TotalPass
- Capgemini Equilibrium (Ernährungsberatung und psychologische Unterstützung)
- Betriebliche Altersvorsorge und Lebensversicherung
- Family Care Programm: verlängerte Elternzeit, Unterstützung bei Kinderwunsch, personalisierte Beratung zu Gesundheit und Wohlbefinden
- Essenszuschuss/Verpflegungsgutscheine
- Option zum vergünstigten Erwerb von Unternehmensaktien
- Zuschuss zum Home-Office
- Rabatte in Apotheken
- Vorteilsclub und vieles mehr!
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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