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Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 9, 2026. First seen by Alion on Sep 2, 2026.

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Amprion is a German electricity transmission system operator whose 11,000-kilometre extra-high-voltage grid carries power from the North Sea to the Alps. The grid spans seven federal states, serves about 29 million people, and the company hires technicians, line fitters, IT administrators and civil engineering project leads. The company is headquartered in Dortmund, Germany.

Amprion ist ein führender Übertragungsnetzbetreiber in Europa. Unser 11.000 Kilometer langes Höchstspannungsnetz reicht von der Nordsee bis zu den Alpen und erstreckt sich über sieben Bundesländer. Es ist das Rückgrat der deutschen Wirtschaft und transportiert Strom für 29 Millionen Menschen. Durch seine Lage in der Mitte Europas ist es Drehscheibe des europäischen Stromhandels. Derzeit beschäftigt Amprion mehr als 3.400 Mitarbeitende. Sie tragen dazu bei, unsere Kernaufgaben zu erfüllen: Wir machen unser Netz fit für eine klimaneutrale Zukunft und sichern an entscheidender Stelle die Stabilität des deutschen und europäischen Stromnetzes.

WIR SUCHEN SIE ZUM NÄCHSTMÖGLICHEN ZEITPUNKT ALS

AI Engineer (m/w/d)

AM STANDORT Berlin| FUNKTIONSBEREICH: IT| BESCHÄFTIGUNGSGRAD: Vollzeit| VERTRAGSART: unbefristet| STELLENNUMMER: 8388

Als AI Engineer entwickeln und integrieren Sie KI-Modelle über verschiedene Disziplinen hinweg, darunter klassisches Machine Learning, Regression und/oder Computer Vision. In dieser Funktion verantworten Sie die Aufstellung und die Qualität passgenauer, moderner KI-Modelle für komplexe AI Use-Cases im Bereich der Energiewirtschaft.

IHRE AUFGABEN:

  • Entwicklung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen, z. B. für Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung sowie für Bild- und Videoanalyse in unterschiedlichen Anwendungsbereichen
  • Analyse, Aufbereitung und Qualitätssicherung großer, heterogener Datensätze (z. B. Sensor-, Bild- und Betriebsdaten) mit Blick auf Nachvollziehbarkeit und robuste Modellierung
  • Systematische Bewertung von Modellen (z. B. Cross-Validation, geeignete Performance-Metriken, Robustheits- und Sensitivitätsanalysen) und gemeinsame Abstimmung der Ergebnisse im Team
  • Dokumentation von Modellen, Datenannahmen, Ergebnissen und Limitierungen zur Sicherstellung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit
  • Überführung und Bereitstellung von KI-Lösungen in produktive Betriebsumgebungen in enger Zusammenarbeit mit AI Integration Engineers und IT-Betrieb, inklusive kontinuierlicher Weiterentwicklung bestehender Lösungen

IHR PROFIL:

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem relevanten Fachgebiet (z. B. Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Physik, Statistik, Data Science) oder eine vergleichbare Qualifikation mit Schwerpunkt auf Machine Learning
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen mit klassischen Machine-Learning-Verfahren, idealerweise über mehrere Projekte oder Jahre, in Industrie-, Forschungs- oder anderen Projektkontexten
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Praxis mit gängigen ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face)
  • Verständnis gängiger KI-Disziplinen, z. B. klassisches Machine Learning, Regressionsverfahren oder Computer Vision, verbunden mit Bereitschaft, bestehende Schwerpunkte zu vertiefen und neue Themen zu erschließen
  • Interesse an aktuellen Entwicklungen im Machine-Learning-Bereich und Erfahrung in der systematischen Bewertung neuer KI-Ansätze sowie in der Mitwirkung bzw. Betreuung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten im Machine-Learning-Umfeld
  • Erfahrung mit dem Aufbau und der Integration von KI-Systemen in APIs und Softwarelösungen in Zusammenarbeit mit weiteren IT-Disziplinen sowie Praxis mit gängigen Cloud-Frameworks oder On-Premise-Umgebungen
  • Fähigkeit, technische Lösungen pragmatisch auf konkrete Use Cases anzuwenden und im Austausch mit Kolleg:innen iterativ weiterzuentwickeln
  • Strukturierte und analytische Arbeitsweise mit Blick auf gute Nachvollziehbarkeit der Modelle, sorgfältige Dokumentation und verantwortungsbewussten Umgang mit Daten
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
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