Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Computer Vision KI-Technologien spezialisiert hat, um die Herausforderungen der Sturzprävention bei älteren Menschen zu bewältigen. In der Rolle des Senior Machine Learning Engineer - AI Integration Engineer sind Sie entscheidend an der Entwicklung und Integration von KI-Lösungen in Produktionsumgebungen und mobilen Geräten beteiligt. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung, Optimierung und Integration von KI- und Deep Learning-Modellen, insbesondere im Bereich Computer Vision, in produktive und mobile Umgebungen. Sie werden Plattformen wie ONNX und TensorRT nutzen, um KI-Modelle effizient bereitzustellen. Des Weiteren schreiben und pflegen Sie produktionsbereiten Code in Python mit einem Fokus auf Leistung und Zuverlässigkeit. Sie werden mit interdisziplinären Teams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle nahtlos in benutzerorientierte Lösungen integriert werden. Ihr Arbeitsumfeld ist dynamisch und fördert die Zusammenarbeit, wobei Sie die Möglichkeit haben, Ihre Ideen zu präsentieren und andere Ingenieure sowie Datenwissenschaftler zu unterstützen. Diese Position bietet Ihnen die Chance, aktiv an der Gestaltung der digitalen Zukunft im Gesundheitswesen mitzuwirken und innovative Technologien zur Verbesserung der Lebensqualität älterer Menschen zu entwickeln.

Der ideale Kandidat verfügt über einen Abschluss (BSc oder MSc) in Informatik, Mathematik/Statistik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich. Zudem sollten Sie über mehr als 3 Jahre Erfahrung im Bereich KI, Deep Learning oder Computer Vision verfügen, insbesondere in der Integration von Modellen in reale Anwendungen. Sie bringen fundierte Kenntnisse über KI/ML-Lösungen, Algorithmen und Best Practices mit und sind in der Lage, komplexe Probleme zu lösen. Erfahrung im Umgang mit großen heterogenen Datensätzen ist ebenso wichtig wie die Fähigkeit, Daten zu manipulieren, zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie sollten in Python versiert sein und praktische Erfahrung mit Deep Learning-Frameworks wie PyTorch sowie Inferenzplattformen wie ONNX und TensorRT haben. Kenntnisse in der App- und Softwareentwicklung (Kotlin, Swift und Rust) sind von Vorteil. Darüber hinaus sind Sie mit MLOps (DVS) und DevOps-Engineering-Tools wie Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines wie Gitlab-Runners vertraut. Eine kooperative Denkweise, hervorragende Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, Eigeninitiative zu zeigen, sind ebenfalls erforderlich. Fließende Englischkenntnisse sind ein Muss; Deutschkenntnisse sind von Vorteil. Die Bereitschaft, an drei Tagen pro Woche vor Ort in Berlin zu arbeiten, wird erwartet.