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
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Act as the technical bridge between data science and software engineering, helping research models become reliable, maintainable production systems, and helping engineering understand what ML workloads actually need - Design and build the data and feature pipelines that support Flexa’s forecasting and trading models …
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Berlin, München - Full-time - Permanent employee - Apply for this job - Who we are looking for … You’ll work on complex AI/ML problems, lead projects from idea to implementation, and help shape how we build and scale AI across the company
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Collaborate with our core development team to bring machine learning into production - Design and train ML models on large-scale clinical datasets - Integrate AI-powered solutions (LLMs, ASR, RAG, Embedding, and more in the future) into real medical workflows
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Munich Hybrid (NavVis GmbH) - OUR VISION - When people use our technology to "bridge the gap" between the physical and digital worlds, they don’t just capture reality - they create a new one … This is a machine learning engineering role focused on 3D geometric data
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Lead the design and deployment of expert and generalist policies that enable industrial targeted tasksets to be enacted. Drive the design of task policies using techniques such as hierarchical planning, reinforcement learning, or hybrid methods
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Training Workflows: Build reusable, model-agnostic training and evaluation workflows, with experiment tracking, model versioning, and checkpoint management, so that different foundation models can be swapped in without rebuilding the pipeline
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ML & GenAI Erfahrung: 3–5 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung und Operationalisierung von Machine-Learning- oder GenAI-Lösungen GenAI-Frameworks gemeistert: Fundierte Kenntnisse in der Umsetzung von GenAI-Anwendungen, z
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Konzeption und Weiterentwicklung skalierbarer AI- und Machine-Learning-Architekturen sowie technischer Standards - Entwicklung und Umsetzung von KI-Lösungen – von ersten Prototypen und Machbarkeitsstudien bis zum produktiven Einsatz
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Entwicklung und Optimierung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von Biosignalen (z. B. ECG, EEG, PPG) … Signalverarbeitung, Feature Engineering und Datenanalyse - Validierung und Evaluation von Modellen anhand realer Messdaten
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