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Stellenbeschreibung

Applied AI Engineer / Machine Learning Engineer (m/w/d) in Essen, Deutschland

EDGITAL GmbH

  • VollzeitStandard-Wochenarbeitszeit

Essen, Deutschland

Wir sind ein KI-getriebenes SaaS-Startup und entwickeln datenintensive Lösungen für die digitale Erfassung und Bewertung von Straßeninfrastruktur. Unsere Systeme analysieren große Mengen visueller Daten und unterstützen Städte dabei, ihre Infrastruktur effizienter zu managen. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir Dich zum nächstmöglichen Zeitpunkt in unbefristeter Anstellung am Standort Essen als Applied AI Engineer / Machine Learning Engineer (m/w/d) Deine Aufgaben Integration und Produktivsetzung moderner KI-Modelle in unsere Softwareplattform. Entwicklung skalierbarer Daten-, Inferenz- und Trainingspipelines für Computer-Vision-Anwendungen. Weiterentwicklung unserer Lösungen Aufbau und Betrieb verteilter KI-Workloads mit Kubernetes und Ray Serve. Qualitätssicherung, Testing und Monitoring von KI-Systemen im produktiven Einsatz. Enge Zusammenarbeit mit Product, Software Engineering und Data Science. Dein Profil Must-have Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Praxiserfahrung. Exzellente Programmierfähigkeiten in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Git, CI/CD, Testing). Erfahrung mit PyTorch, Transformers, NumPy und Pandas. Sicherer Umgang mit GitHub und modernen Entwicklungsprozessen. Erfahrung mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines. Strukturierte und pragmatische Arbeitsweise mit Fokus auf produktive Lösungen. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Nice-to-have Erfahrung mit Ray Serve oder vergleichbaren Serving-Frameworks. Kenntnisse in Azure, Azure DevOps und Cloud-basierten ML-Workflows. Deine Vorteile Direkter Einfluss auf KI-Produkte mit realem Mehrwert für Städte und Kommunen. Viel Gestaltungsspielraum und Verantwortung ab Tag 1. Modernes Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen. Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten. Das Beste aus zwei Welten: Startup-Dynamik und die Sicherheit eines internationalen Konzerns. Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbungsunterlagen über unser Online-Formular. Bei Fragen steht Dir Damian Knaakgerne zur Verfügung. Wer wir sind HOCHTIEF ist ein technisch ausgerichteter, globaler Infrastrukturkonzern mit führenden Positionen in seinen Kernaktivitäten Bau, Dienstleistungen und Konzessionen/Public-Private-Partnerships (PPP) und mit Tätigkeitsschwerpunkten in Australien, Nordamerika und Europa. EDGITAL, ein Spin-off von HOCHTIEF, digitalisiert Straßen und ihre Umgebung, bewertet sie mithilfe von KI und macht ihr Management für Städte einfacher und effizienter. So helfen wir Kommunen, trotz Fachkräftemangel und knapper Budgets, ihre Infrastruktur besser zu erfassen, zu erhalten und zu optimieren. Bewerben Integration und Produktivsetzung moderner KI-Modelle in unsere Softwareplattform. Entwicklung skalierbarer Daten-, Inferenz- und Trainingspipelines für Computer-Vision-Anwendungen. Weiterentwicklung unserer Lösungen Aufbau und Betrieb verteilter KI-Workloads mit Kubernetes und Ray Serve. Qualitätssicherung, Testing und Monitoring von KI-Systemen im produktiven Einsatz. Enge Zusammenarbeit mit Product, Software Engineering und Data Science. Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Praxiserfahrung. Exzellente Programmierfähigkeiten in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Git, CI/CD, Testing). Erfahrung mit PyTorch, Transformers, NumPy und Pandas. Sicherer Umgang mit GitHub und modernen Entwicklungsprozessen. Erfahrung mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines. Strukturierte und pragmatische Arbeitsweise mit Fokus auf produktive Lösungen. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Erfahrung mit Ray Serve oder vergleichbaren Serving-Frameworks. Kenntnisse in Azure, Azure DevOps und Cloud-basierten ML-Workflows.

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