Entwicklung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen, z.B. für Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung sowie von Modellen für Bild- und Videoanalyse
Analyse, Aufbereitung und Qualitätssicherung großer, heterogener Datensätze (z.B. Sensor-, Bild-, und Betriebsdaten)
Feature Engineering, Auswahl geeigneter Modellierungsansätze und Hyperparameter unter Berücksichtigung fachlicher Anforderungen, technischer Rahmenbedingungen und Betriebsrestriktionen
Umsetzung von ML-Modellen in robusten, produktionsnahen Codestrukturen
Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen zur Übersetzung fachlicher Fragestellungen in datengetriebene Use Cases und Modellansätze
Dokumentation von Modellen, Datenannahmen, Ergebnissen und Limitierungen zur Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit, Governance-Anforderungen und Wartbarkeit
Unterstützung bei der Überführung von Modellen in produktive IT-Systeme in Zusammenarbeit mit AI Integration Engineers, Softwareentwicklung und IT-Betrieb
Mitwirkung an der Weiterentwicklung von Daten-, Feature- und Modellstandards sowie an Best Practices für Machine Learning und MLOps im Unternehmen
IHR PROFIL:
Abgeschlossenes Hochschulstudium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs
Mehrjährige praktische Erfahrung in der Konzeption, Umsetzung und Evaluierung klassischer Machine-Learning-Verfahren in realen Anwendungsfällen
Fundiertes theoretisches Verständnis einer Vielzahl an gängigen statistischen Methoden und Machine Learning Modellen
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks (z.B. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost) und AzureML
Belastbare Erfahrung mit Zeitreihenanalyse und -prognose sowie Computer Vision
Erfahrung mit reproduzierbarer Modellentwicklung und Versionskontrollsystemen
Ausgeprägte strukturierte und analytische Arbeitsweise, hoher Qualitätsanspruch sowie sorgfältige Dokumentation
Hohe Eigenverantwortung und Pragmatismus in der Lösungsfindung
Freude an der Arbeit im interdisziplinären Team und an der gemeinsamen Entwicklung praxisrelevanter KI-Lösungen
Sehr gute Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit sowie Erfahrung als Teil von interdisziplinärem Team
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