Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Junior/Medior Machine Learning Engineer (Full-Stack / Cloud)
🏛 Ausgeschrieben von Amoria Bond GmbHWir suchen einen motivierten Junior/Medior Machine Learning Engineer mit Full-Stack- und Cloud-Erfahrung für unser vielfältiges Team. In dieser Position entwickeln Sie skalierbare Machine Learning-Lösungen, die nahtlos in cloud-basierte Anwendungen integriert werden. Ihre Beiträge haben direkten Einfluss auf die Entwicklung innovativer KI-getriebener Produkte.
Zu Ihren Aufgaben gehören die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen hauptsächlich mit Python und PyTorch, mit Fokus auf GPU-Beschleunigung. Sie wenden grundlegende ML-Techniken wie Regression und Klassifikation an, wobei Erfahrung in Computer Vision von Vorteil ist. Mit Data Science-Tools wie scikit-learn, pandas, matplotlib und Jupyter Notebooks verarbeiten, analysieren und visualisieren Sie Daten.
Sie entwerfen und pflegen Backend-Services mit Python-Frameworks wie FastAPI oder Flask. Erfahrung mit Node.js und TypeScript ist ein Plus. Bei der Frontend-Entwicklung arbeiten Sie mit React (TypeScript bevorzugt) und sorgen für responsive, benutzerfreundliche Oberflächen.
Die Verwaltung der Cloud-Infrastruktur auf Plattformen wie Microsoft Azure, Google Cloud Platform oder AWS steht im Fokus auf Modularität, Skalierbarkeit und Sicherheit. Sie nutzen Git für Versionskontrolle und Docker für Containerisierung zur Unterstützung von Entwicklungs- und Deployment-Workflows.
Wir erwarten fließende Englischkenntnisse, solide Grundlagen in Software Engineering, Erfahrung mit Algorithmen, Datenstrukturen und objektorientierter Programmierung. Praktische Erfahrung mit Git, Linux/Unix-Kommandozeile, Docker und Container-Orchestrierung sind erforderlich. Starke Python-Kenntnisse für Machine Learning-Anwendungen sowie Hands-on-Erfahrung mit PyTorch und GPU/CUDA-Beschleunigung sind essentiell.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- matplotlib
- Python-Bibliothek zur Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen; wird häufig in Datenanalyse und wissenschaftlichen Anwendungen verwendet.
- 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.
- React
- JavaScript-Framework zur Entwicklung von Benutzeroberflächen mit wiederverwendbaren Komponenten und reaktiver Datenverarbeitung.
- TypeScript
- TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- GCP
- Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- GPU/CUDA
- GPU ist ein Grafikprozessor, der parallel viele Berechnungen durchführt; CUDA ist Nvidias Technologie, um GPUs für rechenintensive Aufgaben wie Machine Learning oder Simulationen zu nutzen.
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