Fachliche und disziplinarische Führung des AI/ML‑Engineering‑Chapters - Definition und Etablierung von Standards für produktive AI-Systeme, insbesondere für Evaluierung, Testing, Monitoring, Guardrails und Reliability - Weiterentwicklung methodischer Ansätze für LLM-basierte, wissensintensive und agentische Systeme …
1
Konzeption geeigneter Machine-Learning-Lösungsansätze für konkrete Kundenprojekte … Entwicklung von Referenzanwendungen zur Validierung neuer Produktfunktionen und Anwendungsfälle … enge Zusammenarbeit mit dem Software-Produktmanagement und der Softwareentwicklung zur Verbesserung von TwinCAT-Standardprodukten
2
Übernahme von DevOps Workloads im Data Science Team - CI/CD Pipelines für unsere ML & AI-Services - Implementation von AI-Obervability Lösungen - Optimierung von GenAI Deployments - Entwicklung von Schnittstellen für AI-Lösungen in Python
3
Advanced university degree (EQ7 level or above) or equivalent professional experience in computer science or engineering, computational science, physics or natural sciences, mathematics, or a related discipline … Experience in machine learning workflows, including training and inference pipelines
4
Je nach Bedarf im Kundenprojekt übernimmst du mehrere Rollen … Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools undschreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte)
5
Je nach Bedarf im Kundenprojekt übernimmst du mehrere Rollen … Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools undschreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte)
6
Je nach Bedarf im Kundenprojekt übernimmst du mehrere Rollen … Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools und schreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte)
7
Als MLOps Engineer bist Du ein integraler Bestandteil unseres Beratungsteams und arbeitest eng mit Kund:innen zusammen, um ML-Plattformen zu implementieren, zu betreiben und zu optimieren … Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt
8
Aufbau und Weiterentwicklung unseres AI/ML Layers innerhalb der Cloud-Plattform … Entwicklung von APIs und Microservices für AIFunktionalitäten - Aufbau und Betrieb von MLOpsPipelines für Training, Deployment und Monitoring von Modellen
9
Profil - Was wir uns wünschen - Du verfügst über mehrjährige Erfahrung im Bereich KI und Machine Learning - Du besitzt sehr gute Python-Kenntnisse, beispielsweise mit Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch - Du hast Erfahrung im Bereich Predictive Analytics sowie im Umgang mit großen Datenmengen und Datalakes
10