Value Engineer - GenAI Engineer Banking (m/w/d)

Position Description: Du begeisterst dich für Künstliche Intelligenz, entwickelst gerne moderne Cloud-Anwendungen und möchtest Generative AI in produktiv nutzbare Lösungen verwandeln? Du weißt, wie skalierbare Software, Datenpipelines und automatisierte Cloud-Infrastrukturen zusammenspielen? Dann gestalte als AI Developer / GenAI Engineer Banking (m/w/d) bei CGI die nächste Generation intelligenter Anwendungen für die Finanzdienstleistungsbranche - mit besonderem Fokus auf die Google Cloud Platform (GCP). Als Value Engineer verbindest du Softwareentwicklung, AI Engineering und Cloud-native Technologien. Du entwickelst nicht nur Prototypen, sondern arbeitest an sicheren, skalierbaren und wartbaren AI-Anwendungen, die konkrete Geschäftsprozesse unterstützen und sich in bestehende Unternehmens-IT integrieren lassen. Dein technologischer Schwerpunkt liegt auf Google Vertex AI, Gemini, Python, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Cloud Run, BigQuery und modernen GCP-Services. Du entwickelst intelligente Anwendungen, Datenpipelines und automatisierte Workflows und nutzt Infrastructure as Code, Containerisierung, CI/CD und Observability, um Lösungen reproduzierbar bereitzustellen und ihre Qualität kontinuierlich zu verbessern. Dein fachliches Umfeld umfasst Banking & Lending, Data & Analytics und WM Core Banking. Dabei arbeitest du beispielsweise an intelligenter Verarbeitung von Zahlungsinformationen und Wissensassistenten für Bankprozesse, AI-gestützter Dokumentenanalyse und Assistenzfunktionen für Kreditsachbearbeitung sowie semantischer Suche und Automatisierung dokumentenintensiver Firmenkundenprozesse. Du arbeitest eng mit AI-Architekten, Business Functional Analysts, Data Engineers und Softwareentwicklern zusammen. Dabei kannst du deine technische Expertise vertiefen und gezielt bankfachliches Wissen aufbauen. Banking Integration und Value Engineering: Gemeinsam mit bankfachlichen Spezialisten analysierst du Anforderungen aus Zahlungsverkehr, Kreditgeschäft oder Firmenkundenbereich, setzt sie in technisch geeignete AI-Komponenten um und entwickelst Prototypen zu belastbaren technischen Lösungen weiter. Your future duties and responsibilities: • Du entwickelst und integrierst intelligente Cloud-Anwendungen auf Google Cloud und sorgst dafür, dass AI-Lösungen technisch robust, sicher und fachlich sinnvoll einsetzbar sind. • AI Development mit Vertex AI und Gemini: Du entwickelst Generative-AI-Anwendungen mit Google Vertex AI und Gemini-Modellen, implementierst LLM-basierte Backend-Services, strukturierte Modellausgaben, Prompt-Workflows und die Integration von AI-Funktionalitäten in bestehende Anwendungen. • RAG und Context Engineering: Du entwickelst Retrieval-Augmented-Generation-Lösungen und implementierst Datenaufbereitung, Chunking, Embeddings, semantische Suche und kontextbasierte Informationsbereitstellung, beispielsweise mit Vertex AI Vector Search oder BigQuery-Funktionen. • Cloud-native Application Development: Du entwickelst skalierbare Backend-Services und APIs mit Python, beispielsweise auf Cloud Run, und nutzt Docker sowie bei entsprechenden Anforderungen Google Kubernetes Engine (GKE). • Data Engineering auf Google Cloud: Du entwickelst Datenpipelines und integrierst strukturierte und unstrukturierte Daten mit BigQuery, Cloud Storage und Pub/Sub. Dabei achtest du auf Datenqualität, fachliche Zuordnung und effiziente Datenverarbeitung. • Infrastructure as Code und Automation: Du automatisierst die Bereitstellung und Konfiguration von CloudRessourcen mit Terraform und entwickelst reproduzierbare Entwicklungs-, Test- und DeploymentUmgebungen mit Cloud Build, GitHub Actions oder vergleichbaren CI/CD-Technologien. • Testing, Observability und Performance: Du entwickelst automatisierte Unit-, Integrations- und End-toEnd-Tests und nutzt Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace und gegebenenfalls OpenTelemetry, um Fehler zu analysieren und Performance, Skalierbarkeit sowie Stabilität zu verbessern. • Security und Responsible AI: Du implementierst Schutzmaßnahmen einschließlich IAM, Service Accounts, Secret Manager und geeigneter Zugriffskontrollen. Du berücksichtigst Datenschutz, Datenminimierung, Prompt-Injection-Risiken, Modellantwortqualität und die Nachvollziehbarkeit AI-gestützter Verarbeitung. • AI Quality und LLMOps: Du entwickelst Ansätze zur automatisierten Evaluierung von AI-Ausgaben und misst Antwortqualität, Retrieval-Relevanz, Latenz und Kosten. Du unterstützt Versionierung, Bereitstellung und kontrollierte Weiterentwicklung von AI-Anwendungen. Required qualifications to be successful in this role: • Wir suchen eine entwicklungsstarke Persönlichkeit mit Cloud-Engineering-Erfahrung, fundierten PythonKenntnissen und Begeisterung für AI auf Google Cloud. • Du verfügst über mehrjährige praktische Erfahrung in Software Engineering, Cloud Engineering, Data Engineering oder einer vergleichbaren technischen Fachdomäne. Für die vorgesehene D2D-Einstufung Professional sind mindestens fünf Jahre relevante Erfahrung vorgesehen. • Du beherrschst Python und hast Erfahrung in der Entwicklung von Backend-Anwendungen, APIs, Datenpipelines oder Automatisierungslösungen. Weitere Kenntnisse in TypeScript oder Java sind willkommen. • Du hast praktische Erfahrung mit der Google Cloud Platform, beispielsweise aus Entwicklungsprojekten, Prototypen oder professionellen Cloud-Anwendungen. Alternativ verfügst du über fundierte AWS- oder AzureErfahrung und kannst einen nachvollziehbaren technischen Einstieg in GCP nachweisen. • Du verstehst die grundlegenden Konzepte von Vertex AI, Gemini und Generative-AI-Anwendungen und hast erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs, RAG, Embeddings oder AI-gestützter Datenverarbeitung gesammelt. • Du hast Erfahrung mit Docker, containerisierten Anwendungen und modernen Cloud-Deployment-Konzepten. Kenntnisse in Cloud Run oder Kubernetes sind besonders willkommen. • Du arbeitest sicher mit Git, automatisierten Tests und CI/CD-Pipelines und hast idealerweise Erfahrung mit Terraform oder vergleichbaren Infrastructure-as-Code-Werkzeugen. • Du verfügst über Kenntnisse in Datenbanken, Datenverarbeitung und Systemintegration. Erfahrungen mit BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub oder vergleichbaren Technologien sind von Vorteil. • Du verstehst grundlegende Prinzipien von Cloud Security, Identity and Access Management, Logging, Monitoring und Observability. • Du interessierst dich für Banking und Financial Services, insbesondere Zahlungsverkehr, Konten, Kreditgeschäft, Baufinanzierung oder Firmenkundenprozesse. Vorhandenes Bankfachwissen ist besonders willkommen; die Bereitschaft, dir ein belastbares Verständnis anzueignen, setzen wir voraus. • Du arbeitest strukturiert, eigenverantwortlich und qualitätsbewusst, kannst technische Sachverhalte verständlich kommunizieren und verfügst über sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift. • Besonders willkommen sind Kenntnisse in Google Vertex AI, Gemini, Vertex AI Vector Search, Cloud Run, GKE, Artifact Registry, BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Terraform, Google Cloud Build, IAM, Secret Manager, Cloud KMS, Python, FastAPI, REST-Schnittstellen, LangChain, LlamaIndex, OpenTelemetry, Cloud Logging, Cloud Monitoring, Agentic AI, Tool Calling, AI-Orchestrierung sowie bankfachlichen Datenflüssen und datenschutzsensitiven Unternehmensanwendungen. Du musst nicht jede dieser Technologien bereits beherrschen. Entscheidend ist, dass du fundierte Engineering Kompetenz mitbringst und neue GCP- und AI-Technologien praktisch anwenden kannst. Was wir dir bieten • Bei uns findest du Kolleg:innen, mit denen die Zusammenarbeit Spaß macht. Wir begegnen uns offen, duzen uns über alle Positionen hinweg und denken nicht in Hierarchien oder Silos. • Du arbeitest meist direkt an deinem Heimatort – weil wir Kundennähe wörtlich nehmen und uns Work-Life-Balance am Herzen liegt. • Du profitierst von flexiblen Arbeitszeiten und hast je nach Kundensituation die M