KI‑Ingenieur*in / Expert*in für KI‑Systeme und KI‑Infrastruktur (SALAMI.Team) (m/w/d)

Seit rund 15 Jahren stehen wir an der Hochschule Rhein-Waal am Niederrhein für eine innovative, inter­disziplinäre und internationale Ausbil­dung junger Menschen aus der ganzen Welt. Wir bieten insgesamt 37 Bachelor- und Master­studien­gänge an den vier inter­disziplinären Fakultäten – Technologie und Bionik, Life Sciences, Gesell­schaft und Ökonomie sowie Kommunikation und Umwelt. Mehr als 90 Partner­hochschulen in 38 Ländern stehen für die internationale Kooperations­stärke der Hochschule Rhein-Waal. So ist die Hochschule in der EUREGIOn verwurzelt und mit der Welt vernetzt.

Das Verbund­projekt SALAMI.Team (Scalable Language Model Infrastructure) unter der Leitung der Hochschule Rhein-Waal dient dem Aufbau und der Exploration einer NRW-geförderten skalen­übergreifenden KI‑Forschungs­infrastruktur, die als Basis für ein regionales Innovations­system für Künstliche Intelligenz im Mittelstand fungiert. Das technologische Spektrum reicht dabei von leistungs­starken GPU-Servern (NVIDIA DGX B300) und Workstations (RTX Pro 6000) bis hin zu kompakten Embedded-Systemen. In konkreten Umsetzungs­projekten entwickeln die Kooperations­partner gemein­sam KI‑Anwendungen in den Bereichen Agrar­robotik, Precision Agriculture, E‑Government, Psychologie und Computer-Vision-basierte Schadens­analyse. Dabei werden bevorzugt Open-Weight-KI‑Modelle anwendungs­spezifisch optimiert und skaliert. Das Ziel ist ein minimaler Verbrauch von Speicherplatz, Rechen­leistung und Energie, um den lokalen Betrieb von Modellen erheblich zu vereinfachen.

Verstärken Sie unsere Hochschule zum nächst­möglichen Zeitpunkt in der Fakultät Kommunikation und Umwelt am Campus Kamp-Lintfort als

KI‑Ingenieur*in / Expert*in für KI‑Systeme und KI‑Infrastruktur (SALAMI.Team)

Kennziffer 05/F4/26 | EG 13 TV‑L | befristet bis zum 31.05.2029 aufgrund einer Projekt­befristung | Teilzeit mit einer durchschnittlichen regelmäßigen wöchentlichen Arbeits­zeit von 31,86 Stunden

Ihr zukünftiges Aufgabengebiet

• Konzeption, Implementierung und produktive Bereit­stellung neuartiger KI‑Verarbeitungs­ketten (Foundation-Modelle, LLMs, Computer-Vision-Modelle) für unterschiedliche Anwendungsfälle und Hardware­skalen der KI‑Forschungs­infrastruktur; für die einzusetzenden Verfahren existieren teilweise keine marktüblichen Standard­lösungen, sodass bislang nicht verfügbare Lösungs­wege eigenständig erarbeitet werden
• Änderung und Ergänzung bestehender IT‑Verfahren durch technische Anpassung, Optimierung und Skalierung von Modellen (u. a. Quantisierung, Destillation, ressourcen­minimaler lokaler Betrieb) sowie Konzeption, Aufbau und produktive Inbetriebnahme von RAG-Systemen, KI‑Agenten und Reinforcement-Learning-basierten Systemen einschließlich Auswahl, Integration und Absicherung der System­komponenten (u. a. für Robotik- und Automatisierungs­anwendungen)
• Auslegung, Aufbau, Konfiguration, Wartung und Betrieb der GPU‑/​HPC-Infrastruktur (Multi-GPU, NVLink, CUDA) sowie der zugehörigen Linux-Server­umgebung
• Sicher­stellung von Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit, IT‑Sicherheit und DSGVO-Konformität der betriebenen Systeme
• Technische Analyse der Anforderungen aus den Umsetzungs­projekten, Ableitung tragfähiger Lösungs­konzepte sowie Bewer­tung und Auswahl geeigneter Open-Weight-Modelle und Frameworks
• Technische Beratung von Projekt­partnern aus Wissen­schaft und mittelständischer Wirtschaft zu Machbarkeit, Architektur und Überführung in den Betrieb, einschließlich der fachlichen Begleitung von Transfer­formaten (z. B. Workshops, Hackathons)
• Technische Qualitäts­sicherung, Testkonzeption und Dokumentation sowie Aufbereitung und Bereit­stellung der Ergebnisse als Open Source

Ihre Qualifikationen und Kompetenzen

• Abgeschlossenes einschlägiges wissen­schaftliches Hochschul­studium (Master oder vergleichbarer Studien­abschluss) in Informatik, Data Science, Elektro­technik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren Fachgebiet und einschlägige Erfahrungen. Eine einschlägige Promotion ist von Vorteil
• Erfahrung in der praktischen Umsetzung von KI‑Projekten – auch im Rahmen des Studiums, einer Promotion, von Projekt- oder Abschluss­arbeiten, Praktika oder Open-Source-Beiträgen. Einschlägige Berufs­erfahrung in der eigen­verant­wortlichen Entwicklung und im Betrieb von KI‑Systemen ist von Vorteil, aber keine zwingende Voraussetzung

Erforderlich:

• Fundierte Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen/​Deep Learning, insbesondere zu Foundation-Modellen (LLMs, Computer Vision) (1)
• Sicherer Umgang mit gängigen KI‑Frameworks (z. B. PyTorch, Hugging Face, LangChain) und mit Python (1)
• Erfahrung mit KI‑Agenten und/oder Reinforcement Learning (1)
• Kenntnisse in der Linux-Server­administration sowie in der Netzwerk‑​/​VPN-Konfiguration (1)

Wünschenswert:

• Kenntnisse in der Anpassung, Optimierung und Destillation von Modellen sowie im Aufbau und Betrieb von RAG-Systemen sowie im Aufbau und Betrieb von GPU‑​/HPC-Infrastruktur (Multi-GPU, NVLink, CUDA)
• Kenntnisse in Robotik-Frameworks (ROS/ROS2) und Embedded Systems (z. B. NVIDIA Jetson)
• Grundkenntnisse der einschlägigen Rechts­grundlagen (DSGVO, KI‑VO [EU] 2024/1689, DSG NRW) sowie der Open-Source‑​/​Open-Weight-Lizenzierung und in IT‑Sicherheit und Systemwartung (z. B. Update‑​/​Patch-Management) bzw. Bereitschaft, sich in diese Themen einzuarbeiten
• Erfahrung mit agiler, prototypischer Software­entwicklung (z. B. Scrum/​Kanban, iterative Prototypen­entwicklung) sowie im Umgang mit Versions­verwaltung und technischer Projekt­dokumentation (z. B. Git, CI/CD). Fähigkeit, für neuartige Problem­stellungen ohne verfügbare Standard­lösung eigenständig tragfähige Lösungs­konzepte zu erarbeiten, zwischen technischen Handlungs­alternativen abzuwägen und die Umsetzung eigenverantwortlich zu planen, zu steuern und zu dokumentieren. Erfahrung in der technischen Konzeption und Begleitung von Schulungs- und Transfer­formaten (z. B. Workshops, Hackathons) für unterschiedliche Zielgruppen, einschließlich nicht-technischer Akteur:innen aus Unternehmen und Gesell­schaft.
• Kommunikations­fähigkeit im Umgang mit inter­disziplinären Teams aus Hochschule und Wirtschaft sowie Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte zielgruppen­gerecht aufzubereiten und zu vermitteln. Teamorientierte Arbeits­weise und Bereitschaft zur engen Abstimmung mit Projekt­partnern, Studierenden und regionalen Akteuren. Eigen­verant­wortliches und strukturiertes Arbeiten in einem dynamischen Projekt­umfeld.
• Fähigkeit zur eigen­verant­wortlichen Steuerung der übertragenen Arbeits­pakete und zur Entscheidung zwischen technischen Handlungs­alternativen im Rahmen der übertragenen Entscheidungs­befugnisse sowie Erfahrung in der fachlichen Anleitung studentischer Hilfskräfte und projekt­beteiligter Mitarbeitender.   
• Deutsch­kenntnisse gem. GER auf B1‑Niveau, Englisch­kenntnisse gem. CEFR auf B2‑Niveau
• Gender- und Diversity-Kompetenz

Was wir Ihnen bieten

• Diversität
• Internationalität
• Zertifiziert als familien­gerechte Hochschule
• Mobiles Arbeiten sowie Home-Office
• Hochschulsport
• Kollegiale, offene Arbeits­atmosphäre
• Spannendes und abwechslungs­reiches Aufgaben­gebiet
• Eigen­verantwortung und Gestaltungs­spielraum
• Entwicklungs­möglichkeiten

Fragen zum Bewerbungs­verfahren beantwortet Ihnen gerne Herr Ewert (+49 2821 80673‑175).

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung unter www.hochschule-rhein-waal.de/de/jobs bis einschließlich 28.10.2026.

Jetzt bewerben!

Die Hochschule Rhein-Waal fördert die berufliche Entwicklung von Frauen. Bewerbungen von Frauen sind daher ausdrücklich erwünscht. In den Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden sie bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung nach Maßgabe des Landes­gleich­stellungs­gesetzes bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Bei gleicher Eignung werden Bewerbungen geeigneter schwer­behinderter sowie gleichgestellter Bewerber*innen im Sinne des § 2 Abs. 3 SGB IX bevorzugt berücksichtigt.