Österreichische Lotterien · IT & Software
Data Scientist & AI Engineer (all genders) (m/w/d)
- Standort
- Wien
- Anstellung
- Vollzeit
- Erfahrung
- Berufserfahren
ab € 65.000,– – € 75.000,– brutto / Jährlich
Über die Stelle
Mit diesen Technologien arbeiten wir:
- Databricks
- AWS Cloud, Python, PySpark, SQL und dbt
- GitLab, MLflow und Jira
- Microsoft Copilot Studio und Microsoft 365 Copilot Extensions
- Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic AI und Multi-Agent-Systeme
Aufgaben bei uns im Team
- Du konzipierst, entwickelst und implementierst ML-, Advanced-Analytics- und GenAI-Lösungen entlang des analytischen Lifecycles und bringst sie mit bewährten MLOps-Praktiken produktionsreif in den Betrieb.
- Gemeinsam mit Data Engineering und Fachbereichen integrierst du Modelle und KI-Lösungen in bestehende Systeme, optimierst Workflows und priorisierst relevante Use Cases nach geschäftlichem Nutzen.
- Du stellst Skalierbarkeit, Stabilität, Performance, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung von ML- und KI-Lösungen sicher.
- Du entwickelst und erweiterst Microsoft 365 Copilot-Lösungen mit Agents und Automatisierungen in Microsoft Copilot Studio.
- Du entwickelst und betreibst datenintensive Plattformkomponenten für Agentic AI, Skill Distribution und KI-native Lösungen in Cloud- und Microsoft-Umgebungen.
- Du entwickelst wiederverwendbare Frameworks für Agentic AI und Generative AI und integrierst Large Language Models sowie multimodale Modelle in konkrete Unternehmenslösungen.
- Du identifizierst, planst und setzt GenAI & Data Science Use Cases entlang des analytischen Lifecycles & moderner Softwareentwicklung um.
Was uns überzeugt
- Abgeschlossene Ausbildung mit IT-Background, z. B. HTL, FH oder Universität.
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung, Versionierung, Integration und dem produktionsnahen Betrieb von ML-Modellen mit MLOps-Praktiken wie CI/CD, Monitoring und Deployment.
- Fundierte Kenntnisse in SQL, Python/PySpark und gängigen Data-Science-Bibliotheken wie scikit-learn, numpy oder pandas.
- Erfahrung mit Databricks oder anderen Cloud-Plattformen sowie Agentic-AI-Technologien AWS Bedrock oder Microsoft Copilot ist von Vorteil.
- Praxis in Prompt Engineering, Fine-Tuning oder der Umsetzung generativer KI-Anwendungen; Kenntnisse in PyTorch, TensorFlow, LangChain oder Hugging Face sind ein Plus.
- Hohes Qualitätsbewusstsein, strukturierte Arbeitsweise und ausgeprägte Teamorientierung.
- Sehr gute Deutsch- sowie gute Englisch-Kenntnisse.
Skills
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung, Versionierung, Integration und dem produktionsnahen Betrieb von ML-Modellen mit MLOps-Praktiken wie CI/CD, Monitoring und Deployment
- Fundierte Kenntnisse in SQL, Python/PySpark und gängigen Data-Science-Bibliotheken wie scikit-learn, numpy oder pandas
- Praxis in Prompt Engineering, Fine-Tuning oder der Umsetzung generativer KI-Anwendungen
- Hohes Qualitätsbewusstsein
- Strukturierte Arbeitsweise
- Ausgeprägte Teamorientierung
Ausbildung
- Abgeschlossene Ausbildung mit IT-Background, z. B. HTL, FH oder Universität
Sprachen
- Deutsch (sehr gut)
- Englisch (gut)
Vorteile auf einen Blick
- Hybrid möglich
Gehalt & Perspektive
ab € 65.000,– – € 75.000,– brutto / Jährlich
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Fragen und Antworten mit AI erstellt
Online seit 04.08.2026 Referenz: 1784