Job
- Level
- Senior
- Job Feld
- IT, Data, DevOps
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Unbefristetes Dienstverhältnis
- Gehalt
- ab 67.400 € Brutto/Jahr
- Ort
- Wien
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In diesem Job übernimmst du die End-to-End-Programmierung von ML/AI-Anwendungen, optimierst RAG und etablierst LLMOps, während du eng mit Geschäftspartnern zusammenarbeitest und Evaluierungsframeworks implementierst.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- End-to-end ownership of ML/AI/agentic use cases: framing to production.
- Implement MCP and orchestrate LLMs/tools with agent frameworks (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, OpenAI Assistants), including function calling, fallbacks, and guardrails.
- Build and optimize RAG; evaluate for precision/recall and latency.
- Establish LLMOps/MLOps (experiments, versioning, CI/CD, registries, monitoring, incident response) and ensure reliability, safety, and compliance (prompt-injection defenses, content filtering, policy, red teaming, quality gates).
- Run rigorous offline/online evaluations (backtests, time-series CV, A/B, shadow/canary), monitor drift/impact, and optimize performance/cost (latency, throughput, rate limits, batching, streaming, caching) with usage/cost dashboards.
- Interact with Business Partner to Define requirements.
Unsere Erwartungen an dich
Qualifikationen
- Expert Python skills; SQL/PySpark; Spark/Databricks and expertise in DS/ML/LLM.
- Hands-on with agent frameworks and tooling (LangChain, LlamaIndex, CrewAI or similar), prompt engineering, function/tool calling, and evaluation harnesses.
- RAG expertise: embeddings, vector stores, retrieval, and evaluation approaches.
- Ability to translate business requirements into production-grade technical solutions and to manage stakeholder relationships; fluent English required, German is an advantage.
Erfahrung
- 5+ years delivering ML/AI systems in production; experience in financial services is an asset.
- Practical experience with GenAI models and pipelines and agentic AI (architectures, planning, memory, tool use, multi-agent orchestration).
- LLMOps / MLOps experience: MLflow or similar, feature stores, data/prompt versioning, CI/CD (GitHub Actions, Jenkins), Docker, orchestration tools (Airflow, Prefect).
- Experience designing evaluation and validation frameworks: backtesting, out-of-sample testing, A/B, drift detection.
Benefits
Work-Life-Integration
Mehr Netto
Essen & Trinken
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Raiffeisen Bank International AG
Wien, Wien
Die RBI ist in Österreich als führende Bank tätig und betrachtet auch Zentral- und Osteuropa (CEE) als ihren Heimmarkt. In CEE verfügt sie über ein engmaschiges Netzwerk an Tochterbanken, Leasinggesellschaften und einer Reihe von spezialisierten Finanzdienstleistungsunternehmen in 17 Märkten.
Description
- Unternehmensgröße
- 250+ Employees
- Gründungsjahr
- 2010
- Sprachen
- Englisch
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Full Remote, Hybrid, Onsite
- Branche
- Banken, Finanz, Versicherung
Dev Reviews
by devworkplaces.com
Gesamt
(4 Bewertungen)4.1
Engineering
3.6Career Growth
4.0Culture
4.4Workingconditions
4.7
Senior Data Scientist/ML Engineer/AI Engineer
- Gehalt
- ab 67.400 € Brutto/Jahr
- Ort
- Wien
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
