AI Engineer (m/w/d)

Amprion GmbH; Berlin; Presencial; EUR 70.000 - 100.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Max-Talent sucht einen AI Engineer in Berlin zur Entwicklung und Integration von KI-Modellen über verschiedene Domänen hinweg, mit Fokus auf Maschinenlernen, Regression und Computer Vision. Sie arbeiten an anspruchsvollen Use-Cases in der Energiewirtschaft und arbeiten eng mit AI-Integration Engineers zusammen.

Sie bringen Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Bewertung von ML-Modellen sowie exzellente Kenntnisse in Python und gängigen Frameworks mit.

Formación

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem relevanten Fachgebiet
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen mit klassischen ML-Verfahren
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Kenntnisse gängiger ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face)
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Responsabilidades

• Entwicklung, Training und Evaluation von KI-Modellen (Regression, Klassifikation, Zeitreihen, Anomalieerkennung)
• Analyse, Aufbereitung und Qualitätssicherung großer Datensätze
• Bewertung von Modellen (Cross-Validation, Metriken, Robustheitsanalysen)
• Dokumentation von Modellen, Datenannahmen und Limitationen
• Überführung von KI-Lösungen in produktive Betriebsumgebungen in Zusammenarbeit mit IT/AI-Integrationsteams

Conocimientos

Python

ML Frameworks

Datenanalyse

Teamarbeit

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Educación

Hochschulabschluss Informatik/Mathematik/Ingenieurwissenschaften/Physik/Statistics/Data Science

Herramientas

PyTorch

TensorFlow

scikit-learn

Hugging Face

Descripción del empleo

Als AI Engineer entwickelst und integrierst du KI-Modelle über verschiedene Disziplinen hinweg, darunter klassisches Machine Learning, Regression und/oder Computer Vision. In dieser Funktion verantwortest du die Aufstellung und die Qualität passgenauer, moderner KI-Modelle für komplexe AI Use-Cases im Bereich der Energiewirtschaft.

Deine Aufgaben

• Entwicklung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen, z. B. für Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung sowie für Bild- und Videoanalyse in unterschiedlichen Anwendungsbereichen
• Analyse, Aufbereitung und Qualitätssicherung großer, heterogener Datensätze (z. B. Sensor-, Bild- und Betriebsdaten) mit Blick auf Nachvollziehbarkeit und robuste Modellierung
• Systematische Bewertung von Modellen (z. B. Cross-Validation, geeignete Performance-Metriken, Robustheits- und Sensitivitätsanalysen) und gemeinsame Abstimmung der Ergebnisse im Team
• Dokumentation von Modellen, Datenannahmen, Ergebnissen und Limitierungen zur Sicherstellung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit
• Überführung und Bereitstellung von KI-Lösungen in produktive Betriebsumgebungen in enger Zusammenarbeit mit AI Integration Engineers und IT-Betrieb, inklusive kontinuierlicher Weiterentwicklung bestehender Lösungen

Dein Profil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem relevanten Fachgebiet (z. B. Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Physik, Statistik, Data Science) oder eine vergleichbare Qualifikation mit Schwerpunkt auf Machine Learning
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen mit klassischen Machine-Learning-Verfahren, idealerweise über mehrere Projekte oder Jahre, in Industrie-, Forschungs- oder anderen Projektkontexten
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Praxis mit gängigen ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face)
• Verständnis gängiger KI-Disziplinen, z. B. klassisches Machine Learning, Regressionsverfahren oder Computer Vision, verbunden mit Bereitschaft, bestehende Schwerpunkte zu vertiefen und neue Themen zu erschließen
• Interesse an aktuellen Entwicklungen im Machine-Learning-Bereich und Erfahrung in der systematischen Bewertung neuer KI-Ansätze sowie in der Mitwirkung bzw. Betreuung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten im Machine-Learning-Umfeld
• Erfahrung mit dem Aufbau und der Integration von KI-Systemen in APIs und Softwarelösungen in Zusammenarbeit mit weiteren IT-Disziplinen sowie Praxis mit gängigen Cloud-Frameworks oder On-Premise-Umgebungen
• Fähigkeit, technische Lösungen pragmatisch auf konkrete Use Cases anzuwenden und im Austausch mit Kolleg:innen iterativ weiterzuentwickeln
• Strukturierte und analytische Arbeitsweise mit Blick auf gute Nachvollziehbarkeit der Modelle, sorgfältige Dokumentation und verantwortungsbewussten Umgang mit Daten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse