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Senior machine learning / ai engineer (all genders)

Dresden
Adesso
Ingenieur
Inserat online seit: 2 Februar
Beschreibung

DEINE ROLLE

1. ML-Modelle entwickeln & produktiv setzen: Du entwickelst Machine Learning-Modelle, überführst sie in produktive Umgebungen und verantwortest deren kontinuierliche Pflege und Weiterentwicklung.
2. MLOps-Prozesse gestalten: Du setzt MLOps-Tools wie MLflow oder KubeFlow ein, um reproduzierbare Trainings-, Deployment- und Monitoring-Prozesse für ML-Modelle zu etablieren.
3. Datenbasis aufbereiten: Du arbeitest mit großen Datenmengen, bereitest Daten für ML- und AI-Anwendungen auf und stellst deren Qualität und Nutzbarkeit sicher.
4. ML-Lösungen in IT-Landschaften integrieren: Du integrierst ML-Modelle in bestehende Applikationen, Services und Cloud-Umgebungen und arbeitest dabei eng mit Data Engineers und Softwareentwickler:innen zusammen.
5. Infrastructure as Code: Du unterstützt den Aufbau und Betrieb von ML-Umgebungen mit Infrastructure as Code, z. B. auf Basis von Terraform oder ARM.
6. Innovation und Teamgeist: Du arbeitest in agilen Teams, denkst „out of the box“ und bringst neue Ideen und Technologien im Bereich Machine Learning und AI aktiv ein.

DEIN PROFIL

7. Berufserfahrung im Machine Learning: Du verfügst über mindestens drei bis fünf Jahre einschlägige Berufserfahrung mit ausgeprägtem ML-Hintergrund und Erfahrung in der Erstellung, Bereitstellung und Pflege von ML-Modellen in der Produktion.
8. Akademischer Hintergrund: Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in der Fachrichtung Informatik, Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbares Studium mit relevantem Bezug.
9. Technische Fähigkeiten in Python & ML: Du besitzt ausgeprägte Kenntnisse in Python und den gängigen Machine Learning-Bibliotheken und hast praktische Erfahrungen mit MLOps-Tools wie MLflow, KubeFlow o.ä.
10. Umgang mit großen Datenmengen: Du hast Erfahrungen im Umgang mit großen Datenmengen und berücksichtigst dabei Aspekte wie Performance, Skalierbarkeit und Datenqualität.
11. Infrastructure as Code Kenntnisse: Du bringst Erfahrungen im Einsatz von Infrastructure as Code, z.B. mit Terraform oder ARM, in ML- oder AI-Umgebungen mit.
12. Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

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