ML Engineer (m/w/d)

Skills erklärt

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.

MLflow

Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.

Airflow

Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.

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.

Container-Orchestrierung

Automatisierte Verwaltung von Containern (isolierte Softwareumgebungen) in großen Systemen, etwa zur Skalierung und Ausfallsicherung.

Python

Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.

Bash

Bash ist eine Kommandozeilen-Shell und Skriptsprache für Unix/Linux-Systeme; sie wird verwendet, um Befehle auszuführen und Automatisierungsaufgaben zu programmieren.

Linux

Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.

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.

Scikit-learn

Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.

CI/CD

Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.

Jenkins

Automatisierungstool für kontinuierliche Integration und Deployment (CI/CD), das Softwareprojekte automatisch testet und bereitstellt.

GitLab CI

GitLab CI ist ein Continuous-Integration-System von GitLab, das automatisiert Code-Tests, Builds und Deployments durchführt, wenn Code in ein Repository gepusht wird.

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.

Platform Engineering

Disziplin zur Entwicklung und Verwaltung von Infrastruktur-Plattformen, die Entwicklungsteams unterstützen.

Machine Learning

Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.

Als IT-Freelancer automatisch auf Projekte wie dieses bewerben

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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?

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