Die GEMA sucht einen AI Engineer für das Team AI Hub im Bereich Data & AI an der Generaldirektion in Berlin oder München, zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Voll- oder Teilzeit.

Aufgaben

Gemeinsam mit Fachexpert:innen, Product Ownern und technischen Teams KI-Use-Cases identifizieren und Lösungsansätze entwickeln, bei Bedarf als Demo oder Prototyp.
Den gesamten KI-Entwicklungsprozess abdecken: Datenanalyse, Feature Engineering, Modellentwicklung, Training, Evaluation und Integration in nutzbare Services.
Je nach Use Case klassisches ML, Deep Learning, LLM-basierte Lösungen oder eine Kombination einsetzen.
Lösungen in produktionsnahe Umgebungen überführen und den Betrieb von Anfang an mitdenken (Deployment, Monitoring, Datenqualität, Sicherheit, Wartbarkeit).
Die AI Platform (u. a. mit ZenML und Google Cloud) mitentwickeln.
Verantwortung für Projekte und Arbeitspakete übernehmen.

Profil

Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung daten- oder KI-naher Anwendungen.
Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und ergebnisorientiertes Vorantreiben von Themen.
Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu erklären und Entscheidungen zu begründen.
Sicherer Umgang mit Python und Frameworks wie Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow oder XGBoost.
Software-Engineering-Know-how (Clean Code, Tests, Git, CI/CD, Dokumentation).
Erfahrung mit Cloud- und MLOps-Themen, idealerweise Google Cloud, Infrastructure as Code, GitHub Actions und ML-Deployment.
Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sowie sichere Englischkenntnisse.

Wir bieten

Sinnstiftende Arbeit im Musikumfeld mit digital denkenden Teams.
Weiterbildungsangebote wie E-Learnings, Webinare und Workshops.
30 Tage Urlaub, Gleitzeit, Homeoffice-Regelung und Workation.
Betriebsrestaurant, Barista-Bar, vermögenswirksame Leistungen, Rabatte und weitere Zuschüsse.
Unterstützung für Familien, etwa Kinderbetreuungszuschuss und flexible Arbeitsmodelle.
Firmenevents und eine eigene GEMA Band.

Details

Arbeitszeit: Vollzeit (40 Std./Woche) oder Teilzeit (30 Std./Woche)
Standort: Berlin oder München