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Deine Zukunft wartet – Dein Wohnsitz ist in Deutschland und Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse (min. C1-Niveau) in Wort und Schrift. Dann wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Deine Benefits bei der Direktvermittlung Durch uns:

• Zugang zu exklusiven, nicht veröffentlichten Stellenangeboten
• Langfristige Karriereperspektiven in Festanstellung in einem sich rasant entwickelnden Marktumfeld
• Individuelle und persönliche Betreuung und Karriereberatung
• Schneller und effizienter Bewerbungsprozess
• Vertraulichkeit und Diskretion während des gesamten Prozesses
• Unterstützung bei Vertragsverhandlungen und Gehaltsgesprächen
• Zugang zu Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten

Klingt spannend? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung – gerne mit Lebenslauf und aktuellen Kontaktdaten (E-Mail & Telefonnummer).

Wir freuen uns auf den Austausch!
Dein Team der Tech Staff Solutions
Julia Fuchs
Telefon: 06221 7265110
E-Mail: bewerbung@tech-staff.de
www.tech-staff.de

Entwicklung, Training und Deployment von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen für produktive Systeme.

Durchführung von Datenanalysen, Feature Engineering und explorativer Datenvisualisierung.

Verantwortung für die technische Umsetzung von End-to-End-KI-Projekten – von der Problemdefinition bis zur Modellintegration.

Evaluation neuer KI-Methoden und Frameworks (z. B. LLMs, generative Modelle, MLOps).

Mitgestaltung von Architekturentscheidungen und Integration in bestehende IT-Landschaften.

Qualitätssicherung durch Tests, Validierung und Monitoring von Modellen im Einsatz.

Fachlicher Austausch mit Stakeholdern und Mentoring von Junior-Kolleg*innen

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Mathematik, Data Science oder vergleichbare Qualifikation.

Alternativ: Nachgewiesene mehrjährige Berufserfahrung mit relevanten Zertifikaten (z. B. TensorFlow, AWS ML, Microsoft AI)

3–5 Jahre relevante Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen im industriellen oder forschungsnahen Umfeld.

Fundierte Kenntnisse in Python und gängigen ML-/DL-Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

Erfahrung mit Cloud-Diensten (AWS, Azure, GCP) sowie Deployment von Modellen (z. B. mit Docker, Kubernetes, MLflow).

Erfahrung mit NLP, CV, Zeitreihenanalyse oder Recommendation Engines wünschenswert.

Solides Verständnis von Softwareentwicklung und Softwarearchitektur