Senior AI Engineer (w/m/d)
🏛 Ausgeschrieben von etengoWir suchen einen erfahrenen Senior AI Engineer zur Entwicklung und zum produktiven Betrieb von innovativen AI- und Machine-Learning-Lösungen.
In dieser Rolle konzipieren und implementieren Sie produktionsreife AI-Systeme mit Fokus auf Generative AI, Agentic AI und Computer Vision. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung, Optimierung und das Deployment von ML-Modellen, insbesondere für Edge-Devices, und arbeiten mit modernen Technologien wie ONNX und OpenVINO.
Ihre Aufgaben umfassen: - Konzeption und Entwicklung von AI- und ML-Lösungen vom Design bis zur Produktion - Optimierung und Deployment von ML-Modellen auf Edge-Devices - Implementierung von Inference- und Runtime-Lösungen - Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen und entsprechenden Architekturen - Umsetzung von Generative-AI- und Multi-Agent-Systemen - Aufbau und Optimierung von MLOps-Prozessen - Erstellung und Weiterentwicklung von CI/CD-Pipelines - Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Entwicklungsteams
Wir erwarten mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von AI-Lösungen sowie sehr gute Python-Kenntnisse. Fundierte Expertise in ONNX, OpenVINO, Computer Vision, Generative AI, Agentic AI und MLOps ist erforderlich. Sicherer Umgang mit CI/CD und GitHub wird vorausgesetzt.
Erfahrung mit Terraform, Microsoft Azure und Infrastructure as Code ist wünschenswert. Sie sollten eigenverantwortlich arbeiten können und Freude an der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams haben.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- Agentic AI
- Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
- Computer Vision
- Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.
- 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.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Github
- Webplattform und Versionskontrollsystem zur Verwaltung von Softwareprojekten, Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Versionierung von Code.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Multi-Agent-Systeme
- Technologie, bei der mehrere autonome Softwareagenten zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
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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?
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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