Machine Learning Engineer (m/f/d)
🏛 Ausgeschrieben von Zabel GmbHWir suchen einen erfahrenen Machine Learning Engineer (m/w/d) für eine zentrale Position beim Aufbau produktionsreifer KI-Systeme in einem innovationsgetriebenen Umfeld. In dieser Remote-Position entwickeln Sie End-to-End Machine Learning-Lösungen von frühen Prototypen bis hin zu adoptionsfähigen Systemen.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung und Validierung neuer ML-Initiativen sowie die Implementierung skalierbarer Systeme zur Verarbeitung komplexer Datenströme aus Text, Sprache und Bildern. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Machine Learning, Data Engineering und Produktentwicklung und erstellen durchgängige Lösungen von der Datenaufnahme über Modellinferenz bis hin zu benutzerorientierten Anwendungen.
Zu Ihren Verantwortlichkeiten gehören der Aufbau von ML-Prototypsystemen, die Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen in produktionsähnlichen Umgebungen sowie die Implementierung skalierbarer Inferenz-Pipelines. Sie erstellen Evaluierungsframeworks, entwickeln RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken und optimieren Modelle für bessere Performance durch Techniken wie Quantisierung und Pruning.
Wir erwarten mindestens 3 Jahre Erfahrung im Machine Learning Engineering, starke Python-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung mit PyTorch und/oder TensorFlow. Nachgewiesene Erfahrung in der Produktionsbereitstellung von ML-Modellen, solide Docker- und Kubernetes-Kenntnisse sowie Erfahrung mit API-basierten ML-Services und CI/CD-Pipelines sind erforderlich.
Die Position bietet ein attraktives Gehalt von 75.000 bis 130.000 Euro brutto jährlich, abhängig von Erfahrung und Seniorität. Arbeitsort ist remote in Deutschland mit der Möglichkeit, an innovativen KI-Projekten in verschiedenen Bereichen zu arbeiten.
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.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- 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.
- ASR
- Automatic Speech Recognition – Technologie zur automatischen Erkennung und Verarbeitung von gesprochener Sprache.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- API Development
- Entwicklung von Schnittstellen (APIs), die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- RAG
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- 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.
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Häufige Fragen zu Nexus
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