Data Scientist / KI-Entwickler (m/w/d) – Vision AI & Dokumentenverarbeitung
Wir suchen einen erfahrenen Data Scientist und KI-Entwickler (m/w/d) mit Schwerpunkt auf Vision AI, Dokumentenverarbeitung und Machine Learning für ein innovatives Projekt in Köln.
Ihre Aufgaben: - Umsetzung von Computer-Vision-Use-Cases und Lösungen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung - Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen von der Konzeption bis zur Produktionsreife - Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellierung für prädiktive Analysen - Integration von KI-Lösungen in bestehende Systemlandschaften und Datenplattformen - Zusammenarbeit in agilen Teams nach CRISP-DM-Methodik
Ihr Profil: - Sehr gute Python-Kenntnisse mit Erfahrung in relevanten KI/ML-Libraries - Fundierte Erfahrung mit dem Microsoft-Technologie-Stack (Azure, Microsoft Fabric, AI Services) - Sichere Handhabung von Versionskontrolle (Git, GitLab) und modernem DevOps-Tooling - Nachgewiesene Erfahrung in der Umsetzung von Data-Science-Projekten bis zur produktiven Nutzung - Verständnis für Governance, Compliance und MLOps/LLMOps-Praktiken - Fließend Deutsch (Projektsprache)
Rahmenbedingungen: - Standort: Köln (Remote mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen) - Start: Schnellstmöglich - Auslastung: Anfangs Teilzeit, später Vollzeit möglich - Laufzeit: Bis Ende 2027 - Vergütung: €80–€85 pro Stunde
Das Projekt fokussiert auf die Entwicklung skalierbarer, standardisierter KI-Lösungen im Parallelbetrieb mit professioneller Übergabe in den operativen Betrieb.
Skills erklärt
- 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.
- GenAI
- Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
- Predictive Analytics
- Analyseverfahren, das historische Daten nutzt, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.
- MLOps
- Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- Microsoft Fabric
- Integrierte Datenplattform von Microsoft für Analytics, Data Engineering und Business Intelligence; vereint verschiedene Datentools in einer Umgebung.
- Gitlab
- Webbasierte Plattform zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei Softwareentwicklung; ermöglicht Verwaltung von Code-Repositories und CI/CD-Prozessen.
- Feature Engineering
- Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.
- Datenaufbereitung
- Prozess der Bereinigung, Strukturierung und Transformation von Rohdaten in ein nutzbares Format; wird durchgeführt, um Daten für Analyse, Reporting oder weitere Verarbeitung vorzubereiten.
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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?
- Der Einstieg ist dauerhaft kostenlos. Für professionelle Nutzung mit erweiterten Funktionen gibt es kostenpflichtige Pläne – ohne versteckte Kosten oder automatische Verlängerung.
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