IC3 - AI Engineer

Mexiko

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PythonAWSGCP

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Zielsetzung

Wir bauen eine KI-first Organisation auf – und suchen Ingenieure, die tatsächlich entwickeln, statt nur zu experimentieren. Wir suchen einen AI Engineer für die Entwicklung, Integration und Wartung von KI-gestützten Produkten in unserem gesamten Ökosystem – von LLM-basierten Kundenerlebnissen bis hin zu internen Copilots, die die Arbeitsweise unserer Teams transformieren.

Sie werden Teil eines zentralen AI Products Chapter sein und in Squads eingebettet, um echte KI-Lösungen in die Produktion zu bringen.

Bei Spin setzen wir uns für einen vielfältigen und inklusiven Arbeitsplatz ein.

Wir glauben an Chancengleichheit und fördern ein Umfeld, das frei von Diskriminierung aufgrund von Rasse, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Behinderung, Alter oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen ist.

Ihre Aufgaben

Entwicklung und Bereitstellung von Generative AI-Lösungen (LLMs, RAG, Agents, Copilots) unter Anwendung gängiger Produktionsstandards.

Implementierung skalierbarer KI-Komponenten und -Dienste innerhalb von Produktionssystemen.

Arbeit über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg: Unterstützung beim Prototyping, Deployment von Modellen und Leistungsoptimierung.

Integration von KI-Modellen in reale Systeme, APIs, Datenplattformen und backend-Workflows.

Implementierung von Evaluierungs-Frameworks, Monitoring-Mechanismen und Feedback-Schleifen zur Nachverfolgung der Modellleistung.

Zusammenarbeit mit Produkt-, Daten- und Engineering-Squads zur Bereitstellung wirkungsvoller KI-gesteuerter Funktionen.

Was wir suchen

Fundierter Hintergrund in der Softwareentwicklung (Python + moderner backend-Stack).

Praktische Erfahrung in der Entwicklung mit LLMs, Generative AI oder NLP-Frameworks.

Praktische Erfahrung beim Deployment von ML/KI-Funktionen in Produktionsumgebungen.

Vertrautheit mit Cloud-Diensten (AWS/GCP), API-Design und Datenpipelines.

Eine ausgeprägte Problemlösungskompetenz, eine umsetzungsorientierte Arbeitsweise und eine Einstellung zum kontinuierlichen Lernen.

Erforderliche Kenntnisse & Erfahrung

Erfahrung: 3–5 Jahre Gesamterfahrung in Data & Tech, davon mindestens 1.5–2 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI/ML- und Generative AI-Lösungen.

Ausbildung: Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Informatik, angewandter Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich.

KI-Kompetenzen: Fundiertes Verständnis von Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und Generative AI (LLMs, RAG-Architektur, Function Calling, Agents).

Technischer Stack: Fundierte Kenntnisse in Python und Vertrautheit mit ML-Bibliotheken (PyTorch oder TensorFlow), sowie praktische Anwendung von KI-Frameworks (LangChain, LlamaIndex oder Hugging Face).

Cloud & Datenplattformen: Praktische Erfahrung mit Cloud-nativen KI/ML-Diensten (AWS SageMaker oder Google Vertex AI) und gängigen Datenverarbeitungstools.

Infrastruktur & Tools: Praktische Erfahrung mit Vektordatenbanken (Pinecone, Milvus, Qdrant oder Weaviate) und MLOps-Tools für Modell-Tracking und Logging.

Kommunikation: Fähigkeit, technische Kompromisse und KI-Konzepte sowohl technischen Teamkollegen als auch Produktpartnern klar zu erklären.

Ethik & Compliance: Grundlegendes Verständnis von KI-Sicherheit, Datenschutz und verantwortungsvollen KI-Praktiken.

Soft Skills: Proaktive Problemlösung, ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein, Lernbereitschaft und Engagement für sauberen, wartbaren Code.

Warum diese Rolle

Sie bauen nicht nur Modelle → Sie bringen echte KI-Produkte in die Produktion.

Sie arbeiten squadübergreifend zusammen → Sie erhalten breite Einblicke und technisches Wachstum.

Sie tragen direkt dazu bei, Best Practices für AI Engineering innerhalb der Organisation zu gestalten.

Wenn Sie begeistert davon sind, echte KI-Produkte zu bauen (statt nur darüber zu sprechen), sollten wir uns unterhalten. 🚀

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