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 des 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-Ingenieurin / Expertin 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-Beiträge. 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

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.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung unter bis einschließlich 28.10.2026.

Fragen zum Bewerbungsverfahren beantwortet Ihnen gerne Herr Ewert (02821 80673-175).