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AI & Machine LearningAbgelaufen

Kotlin Data Scientist / AI Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Hays AG

Kotlin Machine Learning Data Science AI Engineering TensorFlow PyTorch Scikit-Learn Generative AI LLM ETL-Prozesse Cloud-Plattformen AWS Azure GCP Datenbanken Statistik Predictive Analytics

Contracting 🏢 0% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Kotlin Data Scientist / AI Engineer (m/w/d) für ein freiberufliches Projekt im Remote-Format mit sofortigem Startdatum.

In dieser Rolle konzipieren, entwickeln und optimieren Sie KI- und Machine-Learning-Lösungen zur Unterstützung datengetriebener Geschäftsprozesse. Sie entwickeln produktionsreife Anwendungen und Services in Kotlin und integrieren AI-/ML-Modelle in bestehende Systemlandschaften. Darüber hinaus analysieren und modellieren Sie große Datenmengen, implementieren skalierbare Datenpipelines und arbeiten eng mit Teams aus Softwareentwicklung, Architektur und Fachbereichen zusammen, um innovative AI-Use-Cases zu definieren und weiterzuentwickeln.

Wir erwarten fundierte praktische Erfahrung als AI Engineer, Machine Learning Engineer oder Data Scientist sowie zwingende Erfahrung in der Kotlin-Entwicklung und der Implementierung produktiver Softwarelösungen. Erforderlich sind fundierte Kenntnisse in Machine Learning, Data Science, Statistik und Predictive Analytics. Vorteilhaft sind Erfahrungen mit modernen AI-/ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-Learn sowie Kenntnisse im Einsatz von Generative AI und LLM-Technologien. Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken, ETL-Prozessen und Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) sind erforderlich.

Das Projekt bietet die Aussicht auf Verlängerung. Dies ist eine großartige Gelegenheit, an innovativen Technologien zu arbeiten und Ihre Expertise in einem dynamischen Umfeld einzubringen.

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Skills erklärt

Kotlin: Programmiersprache, die auf der Java Virtual Machine läuft und als moderne Alternative zu Java für Android-Apps und Backend-Entwicklung 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.
Data Science: Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
AI Engineering: Entwicklung und Implementierung von Systemen mit künstlicher Intelligenz; umfasst Modellentwicklung, Training und Integration in Anwendungen.
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.
Generative AI: Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
LLM: Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
ETL-Prozesse: Extract-Transform-Load beschreibt den Prozess zum Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten zwischen Systemen.
Cloud-Plattformen: Internetbasierte Infrastrukturen (wie AWS, Azure, Google Cloud), auf denen Anwendungen, Daten und Services bereitgestellt und genutzt werden.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
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.
Datenbanken: Systeme zur strukturierten Speicherung, Verwaltung und Abfrage von großen Datenmengen; werden in praktisch allen IT-Anwendungen eingesetzt.
Statistik: Mathematische Methode zur Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten zur Erkennung von Mustern und Ableitung von Schlussfolgerungen.
Predictive Analytics: Analyseverfahren, das historische Daten nutzt, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.

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