Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Senior Machine Learning Engineer
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Senior Machine Learning Engineer für ein innovatives Technologie-Unternehmen in den Niederlanden. Das Unternehmen entwickelt fortschrittliche Sensor- und Erkennungstechnologien für anspruchsvolle Einsatzumgebungen und befindet sich in einer spannenden Wachstumsphase mit etablierten Regierungspartnerschaften.
In dieser Rolle verantworten Sie den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus – von der Datenerfassung und Modellentwicklung über die Bereitstellung bis hin zu Monitoring und kontinuierlicher Optimierung. Sie bauen produktionsreife KI-Lösungen, die im Kern einer fortschrittlichen Sensing-Plattform stehen.
Ihre Qualifikationen: - Abschluss (Master oder PhD) in Informatik, Physik, Mathematik, KI, Data Science, Elektrotechnik oder ähnlichen Fachrichtungen - Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Machine-Learning-Lösungen - Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit modernen ML-Frameworks - Fundierte Erfahrung mit Data Engineering, ML-Pipelines, Modellbereitstellung und MLOps - Vorteilhaft: Hintergrund in Audioverarbeitung, Akustik, Signalverarbeitung oder sensorgestützten Systemen - Erfahrung in Startup-, Scale-up- oder Deep-Tech-Umgebungen - Fließend Englisch; Niederländisch von Vorteil
Was wir bieten: Einzigartige Gelegenheit, den gesamten ML-Technologie-Stack in einer hochimpactigen Deep-Tech-Umgebung zu gestalten. Sie haben direkten Einfluss auf die KI-Architektur und Produktrichtung von Anfang an und arbeiten an realen Anwendungen von akustischer Intelligenz und fortschrittlicher Sensortechnologie.
Standort: Niederlande (Vor-Ort-Position)
Skills erklärt
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- ML-Frameworks
- Softwarebibliotheken und Werkzeuge wie TensorFlow oder PyTorch zur Entwicklung und zum Training von Machine-Learning-Modellen.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- 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.
- Signal Processing
- Mathematische und technische Verfahren zur Analyse, Filterung und Verarbeitung von Signalen (z.B. Audio, Video, Sensordaten) zur Extraktion von Informationen oder Verbesserung der Signalqualität.
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Häufige Fragen zu Nexus
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Stundensatz vs. Markt
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Ø 122 €/h (für diese Skills)
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