KI-Tester (m/w/d) für öffentliches Projekt
Für ein bundesweites Projekt im öffentlichen Sektor suchen wir einen erfahrenen KI-Tester (m/w/d) im Remote-Format. Sie werden als Teil eines qualitätssichernden Teams an der Entwicklung und dem Testing von KI-gestützten Anwendungen mitwirken.
Ihre Aufgaben umfassen die Planung, Durchführung und Dokumentation funktionaler Tests, die Qualitätssicherung und Testautomatisierung für KI-Anwendungen sowie die Analyse und Bewertung von Testergebnissen. Sie erstellen und pflegen Testdaten und Testumgebungen, unterstützen bei Regressionstests und tragen zur kontinuierlichen Qualitätssicherung bei.
Wir erwarten mindestens ein Jahr Berufserfahrung im Softwaretest oder der Qualitätssicherung sowie ein abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-Bereich oder vergleichbare Berufserfahrung. Nachweisbare Referenzprojekte im KI-Testumfeld (mindestens 100 Personentage) sind erforderlich. Sie sollten Erfahrung mit Testautomatisierung und Python mitbringen sowie fundierte Kenntnisse im Testen von KI- und ML-Anwendungen haben. Grundlegende Kenntnisse von TensorFlow oder PyTorch werden vorausgesetzt.
Vorteilhaft sind Erfahrungen mit CI/CD-Prozessen und MLOps-Grundlagen. Zertifizierungen wie ISTQB Foundation, ISTQB AI Testing oder vergleichbare Qualifikationen sind wünschenswert.
Das Projekt startet am 01.10.2026 mit einer Laufzeit von zunächst drei Monaten plus Verlängerungsoption. Die Position ist vollzeitlich ausgelegt mit quartalsmäßigen Verlängerungsmöglichkeiten. Projektsprache sind Deutsch und Englisch.
Skills erklärt
- Softwaretest
- Systematische Überprüfung von Softwareprogrammen auf Fehler, Sicherheitslücken und Einhaltung der Anforderungen.
- Qualitätssicherung
- Prozesse und Maßnahmen zur Überprüfung, ob Produkte oder Dienstleistungen festgelegte Qualitätsstandards erfüllen.
- Testautomatisierung
- Einsatz von Softwaretools und Skripten zur automatisierten Durchführung von Tests statt manueller Testausführung.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- 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.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- 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.
- ISTQB
- Internationale Zertifizierung für Softwaretester, die Wissen in Testmethoden, -prozessen und -techniken nachweist.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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