(Senior) Machine Learning Engineer / AI Engineer (m/w/d)

DeepReader; Münster; Vor Ort; EUR 90.000 - 130.000; Vollzeit

Zusammenfassung

DeepReader sucht einen erfahrenen Machine Learning Engineer, der eng mit dem CTO an der Weiterentwicklung unserer KI-Engines arbeitet und mittelfristig Verantwortung für zentrale Teile des Systems übernimmt.

Du bringst mehrjährige Praxiserfahrung, exzellente Python-Kenntnisse, Erfahrung mit LLMs im Produktivbetrieb, NLP/ OCR-Kompetenz sowie Cloud-/Deployment-Erfahrung (Docker, CI/CD, AWS/Azure/GCP) mit. Deutschkenntnisse sind erforderlich – Korrektheit hat Vorrang vor Geschwindigkeit.

Qualifikationen

• Mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning Engineer, AI Engineer oder in vergleichbarer Rolle, idealerweise in einem Produktumfeld und nicht rein in der Forschung.
• Sehr gute Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit PyTorch oder vergleichbaren Frameworks
• Fundierte Erfahrung mit LLMs im Produktivbetrieb: Fine-Tuning, Evaluation, RAG, Umgang mit Halluzinationen und Fehlerraten
• Erfahrung mit NLP auf Dokumenten, gerne inklusive OCR und Information Extraction
• Cloud- und Deployment-Erfahrung (Docker, CI/CD, AWS, Azure oder GCP)
• Verständnis dafür, dass in unserem Kontext Korrektheit vor Geschwindigkeit geht
• Sehr gute Deutschkenntnisse, da unsere Datenbasis und unsere Kunden deutschsprachig sind
• Sehr gute TypeScript-Kenntnisse, sowohl im Backend (Express), als auch im Frontend (Lit Web Components)

Aufgaben

• Weiterentwicklung unserer LLM- und ML-Pipelines zur Analyse unstrukturierter medizinischer Dokumente (Arztbriefe, OP-Berichte, Befunde, Scans)
• Design und Umsetzung von Extraktions- und Mapping-Logiken auf medizinische Abrechnungskataloge (GOÄ, EBM, ICD-10)
• Aufbau belastbarer Evaluations- und Qualitätssicherungsprozesse: Wir müssen jede erzeugte Rechnung nachvollziehbar begründen können
• Fine-Tuning, Prompt-Engineering, RAG-Architekturen und der pragmatische Mix aus klassischem ML und LLMs
• MLOps: Deployment, Monitoring, Versionierung, Reproduzierbarkeit
• Datenschutzkonforme Verarbeitung besonders schützenswerter Gesundheitsdaten (DSGVO, § 203 StGB) gemeinsam mit unserem Compliance-Setup
• Technische Sparringspartnerschaft für den CTO, inklusive Vertretung in kritischen Themen

Kenntnisse

Python

PyTorch

LLMs in prod.

NLP

OCR

Information Extraction

Docker

CI/CD

AWS

Azure

GCP

TypeScript

Express

Lit Web Components

Deutschkenntnisse

Tools

Docker

CI/CD

AWS

Azure

GCP

Express

Lit Web Components

Jobbeschreibung

Über die Rolle

Du arbeitest direkt mit unserem CTO an der Weiterentwicklung unserer KI-Engines und übernimmst mittelfristig eigenständig Verantwortung für zentrale Teile des Systems. Wir suchen bewusst jemanden mit Erfahrung, der Architekturentscheidungen mitträgt und nicht nur Tickets abarbeitet.

Deine Aufgaben

• Weiterentwicklung unserer LLM- und ML-Pipelines zur Analyse unstrukturierter medizinischer Dokumente (Arztbriefe, OP-Berichte, Befunde, Scans)
• Design und Umsetzung von Extraktions- und Mapping-Logiken auf medizinische Abrechnungskataloge (GOÄ, EBM, ICD-10)
• Aufbau belastbarer Evaluations- und Qualitätssicherungsprozesse: Wir müssen jede erzeugte Rechnung nachvollziehbar begründen können
• Fine-Tuning, Prompt-Engineering, RAG-Architekturen und der pragmatische Mix aus klassischem ML und LLMs
• MLOps: Deployment, Monitoring, Versionierung, Reproduzierbarkeit
• Datenschutzkonforme Verarbeitung besonders schützenswerter Gesundheitsdaten (DSGVO, § 203 StGB) gemeinsam mit unserem Compliance-Setup
• Technische Sparringspartnerschaft für den CTO, inklusive Vertretung in kritischen Themen

Dein Profil

Das bringst du mit

• Mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning Engineer, AI Engineer oder in vergleichbarer Rolle, idealerweise in einem Produktumfeld und nicht rein in der Forschung
• Sehr gute Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit PyTorch oder vergleichbaren Frameworks
• Fundierte Erfahrung mit LLMs im Produktivbetrieb: Fine-Tuning, Evaluation, RAG, Umgang mit Halluzinationen und Fehlerraten
• Erfahrung mit NLP auf Dokumenten, gerne inklusive OCR und Information Extraction
• Cloud- und Deployment-Erfahrung (Docker, CI/CD, AWS, Azure oder GCP)
• Verständnis dafür, dass in unserem Kontext Korrektheit vor Geschwindigkeit geht
• Sehr gute Deutschkenntnisse, da unsere Datenbasis und unsere Kunden deutschsprachig sind
• Sehr gute TypeScript-Kenntnisse, sowohl im Backend (Express), als auch im Frontend (Lit Web Components)

Von Vorteil

• Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Medizintechnik oder mit regulierten Daten
• Kenntnisse zu MDR, ISO 13485 oder EU AI Act
• Erfahrung im Aufbau von Teams oder in der fachlichen Führung