Rahmendetails
Laufzeit: 03/2026 – 12/2026 (Option auf Verlängerung)
Auslastung: ca. 100 % (bis zu 250 Personentagen)
Einsatzort: Karlsruhe, überwiegend remote (ca. 90 %), punktuelle Präsenz vor Ort erforderlich
Aufgaben
Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von KI-/ML-Lösungen im Umfeld des Verfahrens DAME
Analyse fachlicher Anforderungen aus der Steuer- und Finanzverwaltung und Überführung in technische KI-Konzepte
Implementierung, Training, Evaluation und Optimierung von Machine-Learning-Modellen (inkl. Datenvorverarbeitung und Feature Engineering)
Integration von KI-Komponenten in bestehende IT- und Anwendungslandschaften
Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und Qualität der entwickelten Lösungen
Dokumentation der entwickelten Modelle, Verfahren und Ergebnisse
Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, IT-Architektur und Betrieb
Wissenstransfer an interne Mitarbeitende (z. B. Learning by Doing, fachliche Erläuterungen)
Regelmäßige Berichterstattung zum Arbeitsstand (Jour-Fixe, Statusberichte)
Einhaltung von Datenschutz-, IT-Sicherheits- und Compliance-Vorgaben des Kunden
Anforderungen
Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder ein gleichwertiger Informatikabschluss (z. B. FH-Diplom)
Verhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens Niveau C1)
Mitarbeit an mehreren KI-Projekten in den letzten Jahren
Beteiligung am Training von KI-Modellen
Fundierte Kenntnisse grundlegender KI-Technologien, insbesondere: Logistische Regression, Neuronale Netze, Random Forests
Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und praktische Anwendung von Python im KI-Training
Kenntnisse in der Datenbank-Abfragesprache PL/SQL (Oracle)
Didaktische Fähigkeiten zur Vermittlung von Lösungen sowie Erstellung nachvollziehbarer, strukturierter Dokumentationen
Erfahrung im Einsatz von Jupyter Notebook für Entwicklung, Dokumentation und Ausführung Python-basierter Analyse- und Datenverarbeitungsprozesse
Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Optimierung von Machine-Learning-Modellen mit TensorFlow
Nachweisbare Erfahrung in der Modellierung, dem Training und der Evaluierung von Deep-Learning-Modellen mit Keras
Gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
Erfahrung im Einsatz von Toad (Quest Software)
Erfahrung im Umgang mit Oracle SQL Developer
Erfahrung in der Nutzung von Jira
Erfahrung in der Nutzung von Confluence
Erfahrung mit Container- und Cluster-Technologien, insbesondere: Kubernetes / OpenShift, Docker, Container Images und Container-Registries, Software-Artefakt-Management-Systeme
Kenntnisse des IT-Umfelds der Steuerverwaltung
Erfahrung mit dem Vorhaben KONSENS
IHR ANSPRECHPARTNERMohammed El Seblani
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