Werden Sie Teil eines dynamischen und innovativen Teams in einem modernen IT-Dienstleistungsunternehmen, das sich auf individuelle Softwareentwicklung und zukunftsorientierte Technologien spezialisiert hat. In der Rolle des Machine Learning Engineers mit Fokus auf Natural Language Understanding (NLU) sind Sie verantwortlich für die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Texte zu verstehen, zu klassifizieren und zu beantworten. Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung, das Training und die Optimierung von NLU- und NLP-Modellen, einschließlich Textklassifikation, Sentiment-Analyse und Entity Recognition. Sie arbeiten mit fortschrittlichen Technologien wie Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) und nutzen Tools wie LangChain und LangGraph zur Orchestrierung komplexer Workflows. Darüber hinaus setzen Sie Azure Search Service und Azure AI Foundry für semantische Suchanwendungen und Modellbereitstellungen ein. Sie entwickeln Python-basierte ML-Anwendungen in der Cloud und erstellen performante APIs zur Integration von Sprachmodellen in bestehende Systeme. In einem kollaborativen Umfeld arbeiten Sie eng mit Data Scientists und Entwicklern zusammen, um KI-Komponenten in Produkte und Plattformen zu integrieren. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten in einem spannenden und wachsenden Bereich der Technologie weiterzuentwickeln und aktiv zur digitalen Transformation von Unternehmen beizutragen.

Der ideale Kandidat für diese Position bringt sehr gute Kenntnisse in Python und den gängigen ML-/NLP-Frameworks wie Scikit-Learn, TensorFlow, Keras und Huggingface mit. Sie sollten Erfahrung im Bereich Natural Language Processing und Natural Language Understanding haben und sicher im Umgang mit Datenanalyse- und Visualisierungstools wie Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn und Plotly sein. Kenntnisse in Microsoft Azure-Umgebungen sind ebenfalls erforderlich, ebenso wie Erfahrung mit LangChain, LangGraph oder vergleichbaren LLM-Frameworks. Analytisches Denken, eine saubere Dokumentation Ihrer Arbeit und eine Begeisterung für neue Sprachmodelle sind für diese Rolle von großer Bedeutung. Darüber hinaus sind Grundkenntnisse in Frontend-Technologien wie React, HTML und CSS von Vorteil. Sie sollten auch Erfahrung mit MLOps-Tools, Virtualisierungssoftware wie Docker sowie Kenntnisse in der Statistik und Datenbank SQL mitbringen. Eine Leidenschaft für innovative Technologien und die Fähigkeit, in einem agilen Umfeld zu arbeiten, runden Ihr Profil ab.