Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von iPAXX AGWir suchen einen Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d) für die Entwicklung einer innovativen KI-gestützten Empfehlungs-Engine. In dieser Rolle tragen Sie maßgeblich zur Entwicklung, zum Training und zur Implementierung leistungsstarker Machine-Learning-Modelle bei.
Ihre Aufgaben: - Entwicklung und Deployment von ML- und KI-Modellen zur Optimierung von Suchergebnissen - Enge Zusammenarbeit mit den Teams aus Vertrieb, Marketing und Engineering - Analyse von Nutzerbedürfnissen und Umsetzung in datengetriebene Lösungen
Ihr Profil: - Exzellente analytische Fähigkeiten mit nachweisbaren Erfolgen (eigene Projekte, Forschungsarbeiten oder besondere Leistungen) - Fundierte Kenntnisse in Python sowie im Machine-Learning- und NLP-Umfeld - Praktische Erfahrung mit Modellen in NLP oder Computer Vision
Technologische Anforderungen: Python, TypeScript, SQL, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, GCP, Vertex AI, Firestore sowie Erfahrung mit modernen KI-Plattformen.
Was uns wichtig ist: Wir legen Wert auf Drive, Qualität und Geschwindigkeit – formale Abschlüsse und Berufsjahre sind sekundär. Besonders interessieren uns Kandidaten mit Open-Source-Beiträgen oder eigenen Side- und Forschungsprojekten.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung, gerne mit Links zu Ihren Projekten, GitHub-Profil oder Veröffentlichungen. Die Position ist eine Festanstellung am Standort Deutschland mit sofortiger Verfügbarkeit.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- TypeScript
- TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- HuggingFace
- Open-Source-Plattform und Bibliothek für Machine-Learning-Modelle, insbesondere für Verarbeitung natürlicher Sprache.
- GCP
- Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
- Vertex AI
- Cloud-Plattform von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; ermöglicht Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen.
- Firestore
- Cloud-Datenbank von Google für die Speicherung und Synchronisation von Daten in Echtzeit, häufig in mobilen und Web-Anwendungen eingesetzt.
- OpenAI
- Unternehmen und Plattform, die KI-Modelle wie GPT entwickelt und bereitstellt, um Aufgaben wie Textgenerierung und Sprachverarbeitung zu automatisieren.
- Claude
- KI-Sprachmodell von Anthropic zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen.
- Gemini
- KI-Sprachmodell von Google zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen; wird für verschiedene Anwendungen in der Automatisierung und Datenverarbeitung genutzt.
- NLP
- Natural Language Processing; Technologie zur automatisierten Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer.
- Computer Vision
- Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- KI-Modelle
- Trainierte Algorithmen, die Muster in Daten erkennen und Vorhersagen oder Ausgaben generieren; werden für Automatisierung, Analyse und Entscheidungsunterstützung eingesetzt.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- 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?
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