Arbeitgeber: AXA Konzern AG

AXA Deutschland ist Teil der AXA Gruppe, einem der weltweit führenden Versicherungsunternehmen. Als einer der größten Erstversicherer in Deutschland betreuen wir rund 8 Millionen Kund:innen im Bereich Vorsorge und Versicherung.



Was uns bei AXA antreibt? Unsere Neugier und unser Mut zur Innovation! Gemeinsam mit über 8.000 Kolleg:innen in ganz Deutschland gestalten wir die Zukunft der Versicherung aktiv mit.



Wir sind auf der Suche nach kreativen und analytischen Köpfen, die sich auch von Herausforderungen nicht beirren lassen. Bei uns erwartet dich ein Umfeld, in dem Ideen und Feedback auf offene Ohren treffen, Projekte schnell ins Rollen kommen und „monoton" ein Fremdwort ist.

Das erwartet dich

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Du begleitest unsere Projekt-Teams hands-on beim Übergang von AI-Experimenten in die Produktion und hast damit einen direkten Impact auf unser Kerngeschäft
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Du erkennst Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen AI-Anwendungen und nutzt deine Abstraktionsfähigkeit, um wiederverwendbare Software-Komponenten, Services und Infrastruktur zu konzeptionieren und umzusetzen
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Du erschließt dir fortlaufend neue Themen und komplexe IT-Landschaften und verbindest technisches Know-how, fachliches Verständnis und Business-Sinn, um praktikable Lösungen für unsere operativen Einheiten zu schaffen
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Du betreibst, überwachst und optimierst unsere inhouse entwickelten Machine-Learning- und AI-Anwendungen in der Produktion (z.B. Monitoring, Alerting, Performance-Tuning, Incident-Management, Site-Reliability)

Das bringst du mit

* Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, idealerweise mit Erfahrung in Frameworks wie fastapi, pydantic, pydantic_ai, celery, polars, pytorch, transformers
* Du bringst die Bereitschaft mit, dich in operative Versicherungsprozesse einzuarbeiten, um AI-Anwendungen im Gesamtkontext zu verstehen und zielgerichtet weiterzuentwickeln
* Nachhaltige Software-Entwicklung ist für dich selbstverständlich: Test-Driven Development, Clean Code, Code Reviews und der sichere Umgang mit Git sind Teil deiner täglichen Arbeit
* Du hast Erfahrung mit dem Deployment produktiver Softwaresysteme mit AI-Kontext (z.B. Docker, Kubernetes, Helm, AWS, MLOps & LLMOps Praktiken), sowie deren Betrieb und Überwachung (Grafana, OTEL)
* Erfahrung in der Entwicklung von LLM-basierten Workflows ist ein Plus (z. B. Agenten, Prompting-Strategien, Mlflow, Langfuse)
* Idealerweise bringst du Erfahrung im Aufbau neuer Projekte mit - von der ersten Idee über Prototyping bis hin zum stabilen Betrieb
* Erfahrung mit SQL und Typescript ist hilfreich.