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20 AI Developer Jobs
Stand 09.11.2026: 20 offene Stellen für AI Developer. Ausgeschriebenes Mindestgehalt bei 9 aktuellen Stellen: 1.750 bis 8.928 Euro brutto im Monat, Median 3.267 Euro.
Aufgaben Mit einem strukturierten Ansatz entwickelst du Best Practices für den Einsatz von KI im Entwicklungsalltag und etablierst nachvollziehbare Workflows, Checklisten und…
€ 3.214requirements into concrete architecture decisions: selecting design patterns, evaluating and benchmarking technical frameworks, assembling reusable components, and making…
requirements across security, observability, governance, performance, and scalability. You will write and maintain the technical artifacts that accompany your engineering work —…
Wir bieten flache Hierarchien, eine Unternehmenskultur per „du“ und leben das Start-Up-Feeling innerhalb unserer Konzernstrukturen im dynamischen Umfeld der Medienbranche. Wir…
Anforderungen, beispielsweise mittels Fine-Tuning. Du bringst KI-Anwendungen vom Prototypen in den produktiven Betrieb und verantwortest dabei Deployment, Monitoring, Wartung und…
Qualifikationen Bachelor's degree in Computer Science, Computer Engineering, Software Engineering, or a related field; 2+ years of commercial software engineering experience in…
Aufgaben ein, die dich fordern und weiterbringen. Erreiche in interdisziplinären, eng vernetzten Teams deine persönlichen Ziele. We Are One Zusammenhalt, Vertrauen & Wertschätzung…
Senior-Beratung für produktive KI-Lösungen und organisatorische Umsetzung bei SHS. Ab 125.000 Euro Jahresbrutto bei Vollzeit, mindestens 5 Jahre Berufserfahrung und…
Anforderungen in allen Industriezweigen bedient. Die Business Unit "AI Delivery" bietet eine Funktion, mit deren Unterstützung insbesondere komplexere Anforderungen evaluiert,…
AI & Machine LearningPraktikum oder Study & Work bei ventopay in Hagenberg für Studierende mit Programmiererfahrung, SQL-Kenntnissen und Interesse an modernen Technologien, Digitalisierung und…
requirements. We also actively encourage individuals with disabilities to submit their application. Do you have more questions?Saradha Vathana (Shar) People Engagement, Employer Branding & DEI PartnerE-Mail: talent.europ …
Industrie, Produktionrequirements and validate solutions. Qualifications • Degree or equivalent experience in Computer Science, Software Engineering, Electrical Engineering, Mathematics, Physics, Applied Mathematics, Computational Science, D …
Fahrzeugbau, ZuliefererWir bieten 10 Wochenstunden mit vereinbarter, flexibler Einteilung passend zu deinem Studium. Konkrete Projekte, bei denen du siehst, wie deine Arbeit dem Team hilft. Klare Prioritäten, Einarbeitung und kurze Wege zu den …
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Ai Developer – der Begriff klingt nach Zukunftsmusik, meint aber längst konkrete Arbeit an konkreten Systemen. Sie trainieren Modelle, binden Sprach- und Bildverarbeitung in bestehende Anwendungen ein und sorgen dafür, dass aus einem Prototyp im Notebook etwas wird, das im Betrieb hält. Datenpipelines aufsetzen. Prompts und Parameter tunen. Und immer wieder die Frage: Warum entscheidet das Modell so, wie es entscheidet? Ein guter Teil des Alltags besteht darin, genau das nachvollziehbar zu machen – für Kolleg:innen, für Kund:innen, manchmal für die Rechtsabteilung.
Der Einstieg führt selten über einen einzelnen Königsweg. Viele kommen aus der klassischen Softwareentwicklung und wachsen ins Thema hinein, andere über ein Studium in Informatik, Data Science oder Mathematik. Auch Quereinsteiger:innen aus Physik oder Statistik finden ihren Platz, wenn sie das Handwerk beherrschen. Was zählt, ist weniger das Zertifikat als das, was Sie tatsächlich gebaut haben.
Welche Qualifikationen wirklich gefragt sind
Python ist gesetzt, dazu Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Verständnis für maschinelles Lernen jenseits des Buzzword-Niveaus – also die Fähigkeit, ein Modell nicht nur aufzurufen, sondern zu bewerten, zu debuggen und zu verbessern. Cloud-Infrastruktur, Versionierung, ein Gespür für sauberen Code, der auch in einem halben Jahr noch wartbar ist. Und weil KI-Anwendungen fast nie allein im Raum stehen: die Bereitschaft, sich in Fachdomänen einzudenken, ob Medizintechnik, Logistik oder Finanzwesen. Kommunikation gehört mehr dazu, als viele erwarten, wenn Sie technische Grenzen gegenüber Menschen erklären müssen, die von Tokens noch nie gehört haben.
Arbeitgeber? Das reicht von Softwarehäusern und Beratungen über Industrieunternehmen, die ihre Produktion mit KI optimieren, bis zu spezialisierten Start-ups. In Österreich sitzen viele spannende Teams in Wien, Linz und Graz, oft nah an Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Dazu kommen etablierte Konzerne, die eigene KI-Einheiten aufbauen und dafür Leute suchen, die zwischen Forschung und Produkt vermitteln können. Wer sich weiterentwickeln will, findet Wege Richtung MLOps, Research oder technische Leitung – die Richtung bestimmen meist Sie selbst.
AI Developer in Zahlen
Ai Developer – der Begriff klingt nach Zukunftsmusik, meint aber längst konkrete Arbeit an konkreten Systemen. Sie trainieren Modelle, binden Sprach- und Bildverarbeitung in bestehende Anwendungen ein und sorgen dafür, dass aus einem Prototyp im Notebook etwas wird, das im Betrieb hält. Datenpipelines aufsetzen. Prompts und Parameter tunen. Und immer wieder die Frage: Warum entscheidet das Modell so, wie es entscheidet? Ein guter Teil des Alltags besteht darin, genau das nachvollziehbar zu machen – für Kolleg:innen, für Kund:innen, manchmal für die Rechtsabteilung.
Der Einstieg führt selten über einen einzelnen Königsweg. Viele kommen aus der klassischen Softwareentwicklung und wachsen ins Thema hinein, andere über ein Studium in Informatik, Data Science oder Mathematik. Auch Quereinsteiger:innen aus Physik oder Statistik finden ihren Platz, wenn sie das Handwerk beherrschen. Was zählt, ist weniger das Zertifikat als das, was Sie tatsächlich gebaut haben.
Welche Qualifikationen wirklich gefragt sind
Python ist gesetzt, dazu Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Verständnis für maschinelles Lernen jenseits des Buzzword-Niveaus – also die Fähigkeit, ein Modell nicht nur aufzurufen, sondern zu bewerten, zu debuggen und zu verbessern. Cloud-Infrastruktur, Versionierung, ein Gespür für sauberen Code, der auch in einem halben Jahr noch wartbar ist. Und weil KI-Anwendungen fast nie allein im Raum stehen: die Bereitschaft, sich in Fachdomänen einzudenken, ob Medizintechnik, Logistik oder Finanzwesen. Kommunikation gehört mehr dazu, als viele erwarten, wenn Sie technische Grenzen gegenüber Menschen erklären müssen, die von Tokens noch nie gehört haben.
Arbeitgeber? Das reicht von Softwarehäusern und Beratungen über Industrieunternehmen, die ihre Produktion mit KI optimieren, bis zu spezialisierten Start-ups. In Österreich sitzen viele spannende Teams in Wien, Linz und Graz, oft nah an Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Dazu kommen etablierte Konzerne, die eigene KI-Einheiten aufbauen und dafür Leute suchen, die zwischen Forschung und Produkt vermitteln können. Wer sich weiterentwickeln will, findet Wege Richtung MLOps, Research oder technische Leitung – die Richtung bestimmen meist Sie selbst.