Machine Learning Anwendungen: Du entwickelst moderne, skalierbare Machine Learning-Lösungen auf der Google Cloud.
Deployment: Du setzt Python ein, um Machine Learning-Modelle in produktionsbereite Daten-Pipelines zu integrieren.
Kundenspezifische Lösungen: Du übersetzt Kundenanforderungen effizient in maßgeschneiderte Machine Learning-Lösungen.
Google Cloud: Du arbeitest mit Google Cloud-Produkten und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn.
Software-Architektur: Du wirkst an der Konzeption und Beratung für komponentenbasierte Software-Architekturen mit.
DEIN PROFIL
Machine Learning Erfahrung: Du bringst mindestens zwei Jahre Erfahrung in Machine Learning, Deep Learning und Computerlinguistik mit.
Abgeschlossene Ausbildung: Du hast ein Studium oder eine Ausbildung im IT-Bereich abgeschlossen.
Programmierkenntnisse: Du beherrschst Python, Java, Go oder https://jobeax.com/link/JSd7UYCSg572jJDY und weitere gängige Technologien.
Google APIs: Zusätzlich sind Erfahrungen in den Bereichen WebService-Standards, sowie der Google APIs (Google Cloud Platform, Google Maps Platform) von Vorteil
Linux-Kenntnisse: Du bist sicher im Umgang mit der Linux-Konsole.
KI Kompetenz: Du setzt KI-Tools in deinem Fachgebiet souverän ein, bewertest die Ergebnisse kritisch und unterstützt Kunden und adessi dabei, Potenziale von KI zu nutzen.
Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
DEINE ROLLE - KI-Services entwickeln: Du konzipierst, entwickelst und implementierst neue Machine-Learning-Modelle, die unsere Software intelligent erweitern – etwa für die automatisierte Bewertung medizinischer Daten, Textklassifikation oder Entscheidungsunterstützung in der Rechnungsprüfung. - Modellintegration und MLOps: ...
... Application Deadline: The position will be published until it is successfully filled Index number: 2026T-0747 Your Job - Work on a wide range of computer vision and machine learning methods and applications focusing on the aspects outlined above, inspired by the needs of societally relevant applications, e.g. from neuro- or bio ...
Stellenbeschreibung Senior AI Data Scientist / Data Engineer Your Tasks - Foster scalable data and analytics infrastructure to support the development and deployment of GenAI solutions - Construct and refine (Gen)AI models, prompts, and related analytical components - Understand how (Gen)AI serves business needs and translate ...
... Evaluating emerging trends in AI and data analysis Requirements - Currently, purely voluntary internships cannot be offered - Currently pursuing a degree in Data Science, Artificial Intelligence, Electrical Engineering, Computer Science, or a related discipline - Foundational knowledge of machine learning and artificial ...
... People-Operations-Bereichs. Dein Schwerpunkt liegt auf Tech Recruiting für anspruchsvolle Profile in den Bereichen KI, Data, Software Engineering, Simulation, Cloud/On-Prem-Infrastruktur und Defense Tech. Du verstehst, was ein guter Machine-Learning-Engineer, Data Scientist, C++/Unreal-Developer, DevOps Engineer oder Solution ...
... through publications or impactful open-source contributions. Preferred - Experience in scaling laws and training-efficiency research . - Knowledge of curriculum learning and data ordering. - Skills in model evaluation , uncertainty estimation , and model calibration . - Expertise in data augmentation and synthetic data for robustness. ...
... about data and the processes behind it, with strong problem-solving and analytical instincts. - Proven experience in data analysis, statistical modeling, and machine learning. - Expert-level Python, SQL, data visualization, and Git. - Experience with cloud computing, data warehouses, and NoSQL databases (we run AWS, Aurora ...
... or a comparable subject - Confident programming in Python and experience working in a Linux environment with bioinformatics tools - Practical experience with machine learning and/or analysis of whole-genome sequencing data - Interest in bacterial genomics and clinical microbiology and willingness to combine computational ...
... and leadership a clear recommendation they can act on. - Work with Engineering closely on reliability, owning DS lifecycle including deployment. - Build the data foundations: data marts and pipelines that produce features and training datasets. - Drive experimentation towards model rollout and monitoring. - Use AI tools ...
... and abstractions on top of the data infrastructure for analytics, recommendations and machine learning - Data orchestration and streaming pipelines - Reusable data resources and design patterns, built in close collaboration with product teams What makes you a great fit? - Data engineering depth: 4+ years of industry experience, ...