Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering , ML/LLM-Workloads , MLOps-Automatisierung sowie der ... Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ...
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AI Engineer
Glendale, WI · On-site +1
This is a hybrid/remote role that is flexible on location so long as there is flexibility to travel ... Develop LLM-powered features including operator copilots, intelligent alarm management, and natural ...
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This is a hybrid/remote role that is flexible on location so long as there is flexibility to travel ... Develop LLM-powered features including operator copilots, intelligent alarm management, and natural ...
The Position We're looking to hire a Full-Stack AI Engineer (Agentic Systems) to join our team ... Hands-on experience utilizing Claude Code and modern LLM platforms (Anthropic Claude, OpenAI)
The Position We're looking to hire a Full-Stack AI Engineer (Agentic Systems) to join our team ... Hands-on experience utilizing Claude Code and modern LLM platforms (Anthropic Claude, OpenAI)
Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ... LLM-basierten Conversational-AI-Losungen (z. B. RAG-Applikationen) in Microsoft Azure Aufbau, ...
Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ... LLM-basierten Conversational-AI-Losungen (z. B. RAG-Applikationen) in Microsoft Azure Aufbau, ...
Llm Engineer Remote information
What is an LLM engineer?
An LLM Engineer, or Large Language Model Engineer, is a professional who designs, develops, and optimizes applications using advanced AI language models such as GPT-4 or similar technologies. Working remotely, they are responsible for integrating these models into products, fine-tuning them for specific tasks, and ensuring their performance and reliability. LLM Engineers often collaborate with data scientists, software developers, and product managers to create solutions in areas like chatbots, content generation, and natural language processing. Their work requires a strong background in machine learning, programming, and cloud computing.
What are the key skills and qualifications needed to thrive as an LLM engineer in a remote role?
To thrive as an LLM Engineer remotely, you need strong expertise in machine learning, natural language processing, and proficiency with programming languages such as Python, often supported by a degree in computer science or related fields. Familiarity with frameworks like PyTorch or TensorFlow, experience with cloud platforms (AWS, GCP), and knowledge of large language model architectures are commonly required. Excellent problem-solving skills, self-motivation, and effective remote communication make candidates stand out. These capabilities are crucial for developing, deploying, and maintaining advanced language models while collaborating efficiently with distributed teams.
What are some typical challenges faced by remote LLM engineers when collaborating with cross-functional teams?
Remote LLM Engineers often work closely with data scientists, product managers, and software engineers to develop and deploy large language models. One common challenge is ensuring clear and consistent communication across different time zones and technical backgrounds, which can sometimes lead to misaligned project goals or delays. To overcome this, many teams rely on detailed documentation, regular virtual meetings, and collaborative project management tools. Building strong relationships remotely and proactively sharing updates can make collaboration smoother and more productive.
What is the difference between Llm Engineer Remote vs Data Scientist Remote?
| Aspect | Llm Engineer Remote | Data Scientist Remote |
|---|---|---|
| Required Credentials | Advanced degree in CS, ML, or related field; experience with NLP and deep learning | Degree in CS, Statistics, or related; experience with data analysis and machine learning |
| Work Environment | Collaborative teams, research-focused, often in tech or AI companies | Data analysis, model development, reporting; across various industries |
| Employer & Industry Usage | Tech companies, AI startups, research institutions | Finance, healthcare, tech, e-commerce, and more |
While both roles involve machine learning, Llm Engineers focus on developing large language models and NLP applications, often requiring deep expertise in AI research. Data Scientists analyze data to inform business decisions, with broader industry applications. The roles share some credentials but differ in focus and daily tasks.
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Contractor
Re-posted 21 days ago
Job description
Fur ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer (m/w/d) gesucht.
Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarer Machine-Learning- und LLM-Losungen auf Azure Databricks von der Datenaufbereitung uber Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.
Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering, ML/LLM-Workloads, MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Okosystem.
520 - 560 a day
Rahmenbedingungen
Start: Marz/April 2026
Laufzeit: 3 Jahre (optional verlangerbar bis max. 5 Jahre)
Auslastung: 100 %
Arbeitsmodell: Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote
Projektsprache: Deutsch und Englisch
Aufgaben:
Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gangiger ML-Frameworks
Entwicklung und Betrieb von Big-Data-Pipelines mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Durchfuhrung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mit Databricks MLflow
Entwicklung und Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)
End-to-End-Integration der Losungen in das Microsoft-Okosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)
Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie Agents
Durchfuhrung von Modell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und Updateprozessen
Einsatz von AutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und Experimenten
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Losungen
Fachliche Anforderungen:
Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks
Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn
Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Kompetenz in Feature Engineering sowie Modell-Deployment mit managed Databricks MLflow
Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks
Erfahrung mit End-to-End-Integrationen im Microsoft-Okosystem
Erfahrung im Aufbau von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur ML- und LLM-Modelle sowie agentische Workflows
Erfahrung im Modell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender Wartungsstrategien
Praktische Erfahrung im Einsatz von AutoML-Tools
Vorhandensein einer eigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards fur Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)
PLUS:
Erfahrung mit Data- und KI-Governance
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentischer Ansatze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-Ressourcen
Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering uber Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)
Branchenkenntnisse in der Energieindustrie
Strukturierte und analytische Arbeitsweise
Hohes Qualitatsbewusstsein und Verantwortungsbereitschaft
Sehr gute Kommunikationsfahigkeit gegenuber technischen und fachlichen Stakeholdern
Teamfahigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe
Interessiert?
Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf, Ihre Verfugbarkeit sowie Ihre Stundensatzvorstellung.
Wir freuen uns auf Ihre Ruckmeldung.
Kontaktaufnahme gerne uber Freelancermap, per E-Mail oder uber LinkedIn.
Vielen Dank fur Ihr Interesse!
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