Azure AI / Copilot Engineer (m/w/d) – Consulting Crew

Job description

Deine Aufgaben Bei WorkSimple entsteht eine neue Azure AI & Copilot Unit, die sich auf die praktische Umsetzung moderner KI-Lösungen im Microsoft-Ökosystem konzentriert. Unser Ziel ist es, Künstliche Intelligenz gezielt zur Verbesserung realer Prozesse einzusetzen. Dabei setzen wir auf einen pragmatischen, nutzerzentrierten Ansatz: Wir beobachten Abläufe direkt im Arbeitsumfeld der Anwender, identifizieren Optimierungspotenziale und entwickeln daraus konkrete Lösungen. Als Azure AI / Copilot Engineer & Consultant arbeitest du an der Schnittstelle von Cloud Engineering, KI-Integration und Prozessverständnis. Du entwickelst, integrierst und betreibst Azure AI- und Copilot-Lösungen, die messbaren Nutzen für unsere Kunden schaffen, und gestaltest gleichzeitig den Aufbau dieser neuen Abteilung aktiv mit. Im Detail heißt das: Entwicklung und Implementierung von Azure AI- und Copilot-Lösungen auf Basis von Azure OpenAI, Cognitive Services, AI Search und Copilot Studio• Technische Integration von Copilot Studio in Microsoft 365, Power Platform oder kundenspezifische Anwendungen Aufbau von RAG-Szenarien, Knowledge Bases und KI-Workflows zur Nutzung von Unternehmensdaten in Chatbots oder digitalen Assistenten Entwicklung von Azure Functions, Logic Apps, APIs und Automatisierungen zur Anbindung externer Systeme Entwicklung von MVPs und Quick-Win-Lösungen, die schnell echten Mehrwert erzeugen Dein Profil Du bist ein technikaffiner Problemlöser mit einem Verständnis für Unternehmensprozesse und Begeisterung für Künstliche Intelligenz. Du möchtest nicht nur beraten, sondern funktionierende Lösungen entwickeln und aktiv gestalten, wie WorkSimple KI im Mittelstand einsetzt. Das bringst du mit: Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung mit Microsoft Azure / M365 Kenntnisse in Azure AI Services, Azure OpenAI, Cognitive Services oder Copilot Studio Programmierkenntnisse in Python, C# oder TypeScript Verständnis für KI-Architekturen, Datenflüsse, RAG-Konzepte und generative KI Interesse an LLMs, Prompt Engineering und der Integration von unternehmensspezifischem Wissen in KI-Systeme Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, technische Inhalte klar und praxisnah zu vermitteln Zertifizierungen wie AI-102, AZ-204, AZ-305 oder PL-400 sind von Vorteil Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) Warum WorkSimple und warum ich, Robin, dich suche: Du arbeitest in einer neuen Abteilung, die du aktiv mitgestalten kannst. Wir möchten Künstliche Intelligenz so einsetzen, dass sie Menschen in ihrem Arbeitsalltag spürbar unterstützt und Aufgaben einfacher macht. Dabei verbinden wir das technische Know-how unseres Cloud-Teams mit einer offenen, bodenständigen Arbeitsweise. Bei uns kannst du dein Wissen in Azure, AI und Automatisierung direkt in Projekten einsetzen und mit uns gemeinsam Lösungen entwickeln, die wirklich funktionieren. Wir arbeiten eng zusammen, tauschen uns regelmäßig aus und helfen uns gegenseitig, besser zu werden. Arbeiten bei der Worksimple Ich bin Robin und seit fünf Jahren Teil von WorkSimple und verantworte den Aufbau unserer neuen Azure AI & Copilot-Abteilung. Wir sind ein kleines, erfahrenes Team, das Freude daran hat, Dinge anzupacken und Neues auszuprobieren. Unsere Kundenbasis ist da, es gibt viele interessante Projekte. Was uns noch fehlt, ist jemand, der die technische Umsetzung mit vorantreibt und gemeinsam mit uns Erfahrungen sammelt. Wir suchen keine Perfektion, sondern Neugier und den Wunsch, gemeinsam etwas aufzubauen. Wenn du Spaß an Technologie hast und gerne im Team arbeitest, findest du bei uns den richtigen Platz, um dich einzubringen und etwas zu bewegen. Beispiele aus unseren Kundenwünschen: Entwicklung von Copilot-Agenten für interne Wissensplattformen und Prozessunterstützung Aufbau von KI-basierten Dokumenten- und Ticket-Assistenten mit Azure OpenAI und Form Recognizer Integration von Copilot Studio in Microsoft Teams und die Power Platform Entwicklung von RAG-Workflows für Wissensmanagement und Supportprozesse Predictive Maintenance und Prozessautomatisierung auf Basis von Machine-Learning-Modellen Quick-Win-Prototypen für Aufgaben wie E-Mail-Klassifikation, Berichtszusammenfassung oder automatisierte Kommunikation