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Rahmendetails

• Laufzeit: 03/2026 – 12/2026 (Option auf Verlängerung)
• Auslastung: ca. 100 % (bis zu 250 Personentagen)
• Einsatzort: Karlsruhe, überwiegend remote (ca. 90 %), punktuelle Präsenz vor Ort erforderlich

Aufgaben

• Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von KI-/ML-Lösungen im Umfeld des Verfahrens DAME
• Analyse fachlicher Anforderungen aus der Steuer- und Finanzverwaltung und Überführung in technische KI-Konzepte
• Implementierung, Training, Evaluation und Optimierung von Machine-Learning-Modellen (inkl. Datenvorverarbeitung und Feature Engineering)
• Integration von KI-Komponenten in bestehende IT- und Anwendungslandschaften
• Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und Qualität der entwickelten Lösungen
• Dokumentation der entwickelten Modelle, Verfahren und Ergebnisse
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, IT-Architektur und Betrieb
• Wissenstransfer an interne Mitarbeitende (z. B. Learning by Doing, fachliche Erläuterungen)
• Regelmäßige Berichterstattung zum Arbeitsstand (Jour-Fixe, Statusberichte)
• Einhaltung von Datenschutz-, IT-Sicherheits- und Compliance-Vorgaben des Kunden

Anforderungen

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder ein gleichwertiger Informatikabschluss (z. B. FH-Diplom)
• Verhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens Niveau C1)
• Mitarbeit an mehreren KI-Projekten in den letzten Jahren
• Beteiligung am Training von KI-Modellen
• Fundierte Kenntnisse grundlegender KI-Technologien, insbesondere: Logistische Regression, Neuronale Netze, Random Forests
• Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und praktische Anwendung von Python im KI-Training
• Kenntnisse in der Datenbank-Abfragesprache PL/SQL (Oracle)
• Didaktische Fähigkeiten zur Vermittlung von Lösungen sowie Erstellung nachvollziehbarer, strukturierter Dokumentationen
• Erfahrung im Einsatz von Jupyter Notebook für Entwicklung, Dokumentation und Ausführung Python-basierter Analyse- und Datenverarbeitungsprozesse
• Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Optimierung von Machine-Learning-Modellen mit TensorFlow
• Nachweisbare Erfahrung in der Modellierung, dem Training und der Evaluierung von Deep-Learning-Modellen mit Keras
• Gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
• Erfahrung im Einsatz von Toad (Quest Software)
• Erfahrung im Umgang mit Oracle SQL Developer
• Erfahrung in der Nutzung von Jira
• Erfahrung in der Nutzung von Confluence
• Erfahrung mit Container- und Cluster-Technologien, insbesondere: Kubernetes / OpenShift, Docker, Container Images und Container-Registries, Software-Artefakt-Management-Systeme
• Kenntnisse des IT-Umfelds der Steuerverwaltung
• Erfahrung mit dem Vorhaben KONSENS