AI Engineer (w/m/d)
Wir suchen einen erfahrenen AI Engineer (w/m/d) für ein spannendes Projekt zur Konzeption, Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Lösungen. Sie werden bei der Identifikation und Umsetzung konkreter AI-Use-Cases unterstützen – von Automatisierungslösungen über Prognosemodelle bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen. Die entwickelten Lösungen werden in die bestehende Systemlandschaft integriert.
Ihre Aufgaben umfassen die Datenaufbereitung, Feature Engineering und das Modelltraining mit modernen Frameworks wie Python, TensorFlow oder PyTorch. Sie entwickeln NLP- und Predictive-Analytics-Anwendungen, bauen APIs auf und deployen Modelle in Cloud-Umgebungen wie Azure oder AWS. Darüber hinaus übernehmen Sie das Monitoring und die kontinuierliche Optimierung der Modellperformance.
Folgende Qualifikationen sollten Sie mitbringen: fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, praktische Erfahrung mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn sowie Spezialkenntnisse in Natural Language Processing (NLP), Computer Vision oder Predictive Analytics. Ein starkes Verständnis von Datenstrukturen, Algorithmen und Statistik ist essentiell. Sie sollten Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von APIs (z. B. mit FastAPI oder Flask) haben und mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP vertraut sein.
Dies ist eine freiberufliche Projekttätigkeit mit der Möglichkeit, an innovativen KI-Lösungen zu arbeiten und Ihr Fachwissen in einem dynamischen Umfeld einzubringen.
Skills erklärt
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- Computer Vision
- Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.
- Predictive Analytics
- Analyseverfahren, das historische Daten nutzt, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- FastAPI
- Modernes Python-Web-Framework für die Entwicklung von APIs; zeichnet sich durch hohe Performance und automatische Dokumentation aus.
- Flask
- Python-Framework zur Entwicklung von Webanwendungen mit minimalistischem Ansatz für Backend-Logik und Datenverarbeitung.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- GCP
- Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
- Feature Engineering
- Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.
- API-Entwicklung
- Erstellung von Schnittstellen (Application Programming Interfaces), die es Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
- Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.
- Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?
- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
- Kostet Nexus etwas?
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