Mit einem Team, das täglich den Unterschied macht, stärken wir den Mitarbeitenden der Unternehmen der Schwarz Gruppe den Rücken. Unser Arbeitsalltag ist geprägt von abwechslungsreichen Aufgaben sowie vielfältigen Bereichen und unendlichen Möglichkeiten. Was unsere 4.000 Mitarbeitenden miteinander teilen, sind die Leidenschaft und das Engagement bei ihrer täglichen Arbeit. #TeamSCOS

Wir sind bereit den nächsten Schritt zu gehen - bist du dabei? Where Excellence Works.

Unser spezialisiertes KI-Audit-Team kombiniert Deep-Tech mit strategischer Risikobewertung: Wir prüfen nicht nur komplexe KI-Entwicklungsprozesse, generative Multi-Agenten-Systeme und Datenpipelines, sondern entwickeln auch eigene State-of-the-Art-KI-Tools für die Revision von morgen.

• Technische Deep-Dives & Systemprüfungen: Du führst fundierte technische Audits von generativen KI-Lösungen, LLM-Pipelines, autonomen Multi-Agenten-Systemen und klassischen Data-Science-Produkten innerhalb der Unternehmen der Schwarz Gruppe durch.
• Code- & Architekturanalysen: Du prüfst Quellcode, Systemarchitekturen und Prompt-Strategien auf Herz und Nieren. Dein Fokus liegt auf Security, Performance und Systemrobustheit (u. a. Vermeidung von Halluzinationen, Jailbreaks, Bias und Data Leakage).
• Eigenentwicklung von Evaluierungs-Frameworks: Du konzipierst, programmierst und optimierst eigene KI-gestützte Analysetools und Evaluierungs-Frameworks für Revisionsprozesse unter Einsatz modernster Data-Science-Verfahren.
• Process Intelligence & Workflow-Audits: Du analysierst komplexe Geschäftsprozesse und KI-getriebene Workflows mittels BI- und Process-Mining-Tools (z. B. Celonis), um Anomalien und Effizienzpotenziale aufzudecken.
• Technisches Sparring & internationale Einsätze: Du begleitest Revisionsprojekte im In- und Ausland und berätst als technischer Sparringspartner das Management und Entwicklerteams auf Augenhöhe.

• Akademischer Hintergrund & Berufserfahrung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare technische Qualifikation. Du bringst mindestens 3 Jahre fundierte Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, im Data Engineering oder in der technischen IT-Revision mit.
• Tech-Stack (Python & Spark): Sehr gute Kenntnisse in Python sowie in verteilten Datensystemen mit Spark. Du besitzt fundierte Praxiserfahrung mit dem LLM-Ökosystem (z. B. LangChain, LlamaIndex, Vektordatenbanken) und gängigen Machine-Learning-Frameworks (z. B. Scikit-Learn, PyTorch).
• Software Engineering & LLMOps: Du beherrschst Best Practices des Softwareentwicklungszyklus, Continuous Delivery (CI/CD), verteilte Cloud-Systeme sowie moderne MLOps- und LLMOps-Konzepte – inklusive des Testings von nicht-deterministischer KI.
• Governance & Risikobewertung: Fundierte Kenntnisse in Revisionsmethoden, Risikobewertungen (AI-Security, Data Privacy) und Governance-Frameworks (z. B. EU AI Act) sind wünschenswert. Du besitzt einen geschulten Blick für architektonische und sicherheitsrelevante Schwachstellen.
• Sprachkompetenz & Arbeitsweise: Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind für die Prüfungs- und Beratungsberichte zwingend erforderlich; gute Englischkenntnisse runden dein Profil für den internationalen Austausch ab. Du arbeitest analytisch, eigeninitiativ und lösungsorientiert.