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
Entwicklung und Umsetzung innovativer Produktideen im Bereich Technologie- und Vorentwicklung für die Intralogistik … Konzeption und Umsetzung von Trainings‑, Evaluierungs‑ und Inferenz‑Pipelines für ML‑ und Deep‑Learning‑Modelle
2
Entwicklung eines semi-parametrischen Modells - Erstellung von Dokumentationen und Präsentationen - BESTE VORAUSSETZUNGEN - Studium im Bereich Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung - Programmiererfahrung mit Python und PyTorch und Kenntnisse in Deep Learning
3
Studium im Bereich Künstliche Intelligenz/Data Science, Informatik, Elektrotechnik oder eine vergleichbare Ingenieurausbildung - Erste Erfahrung im Bereich Entwicklung von Systemen auf Basis von Deep Reinforcement Learning ist wünschenswert
4
Gesamtverantwortung für die ML-Strategie der Practice Applied AI (Architektur, Standards, Qualität) - Design und Betrieb unternehmenskritischer ML-Systeme (skalierbare Inferenz, Multi-Modell-Architekturen, Enterprise-AI-Plattformen)
5
Innovative ideas are the hallmark of our successes and move us on … Development, implementation, and monitoring of the Machine Learning Operations framework to guarantee knowledge and results continuity throughout the entire lifecycle of our assets
6
Mit unseren Technologien, unseren Produkten und Systemen schaffen wir die unverzichtbare Grundlage für Frieden, Freiheit und für nachhaltige Entwicklung: Sicherheit … Als Praktikant (m/w/d) im Bereich Deep Learning zur Bildverbesserung sind Sie verantwortlich für die Unterstützung im Training von neuronalen Netzen
7
A modern cloud‑native Kubernetes environment using CNCF technologies rollout on Azure - Work with C4 and Arc42 to document and communicate architectures clearly … Design MlOps‑ready solutions together with data science and engineering teams
8
End-to-End-ML-Entwicklung - Entwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep-Learning-Modellen für medizinische Bildanalyse (primaer CT- und MRT-basiert) - Vollständige Pipeline-Verantwortung: Von DICOM-Datenaufnahme bis zu containerisiertem Deployment
9
About the opportunity … This role is a premier opportunity to define the architectural future of ML and AI Platforms and drive significant business value across Delivery Hero's diverse brands (Foodora, Foodpanda, Glovo, Talabat, and more)
10