Unser Kunde ist ein dynamisches und wachsendes Unternehmen im Bereich der Machine Intelligence, das sich auf die Entwicklung innovativer Technologien zur Revolutionierung der Datennutzung spezialisiert hat. Mit einem Team von über 120 Data Engineers und Data Scientists arbeiten Sie daran, Systeme der Zukunft zu gestalten und maßgeschneiderte AI-Lösungen für namhafte Kunden zu entwickeln. In Ihrer Rolle als Data Engineer / Data Scientist werden Sie innovative AI- und Machine-Learning-Lösungen aufbauen und Generative Deep Learning Modelle entwickeln. Ihre Aufgaben umfassen das Erstellen, Trainieren und Feinjustieren von neuronalen Netzwerken mit modernen Python-Tools sowie die Anwendung von Natural Language Processing Techniken. Sie gestalten und entwickeln ML-Systeme für produktionsreife Anwendungen, die zuverlässig und skalierbar sind. Zudem werden Sie MLOps-Pipelines entwickeln und Überwachungssysteme implementieren, um Probleme in der Produktion schnell zu erkennen und zu beheben. In enger Zusammenarbeit mit anderen Data Scientists und Data Engineers identifizieren Sie Möglichkeiten zur Gestaltung und Implementierung von Internet-Scale-Data-Mining-Lösungen. Sie werden auch für die Entwicklung von ETL-Pipelines für große und komplexe Datensätze verantwortlich sein und mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud arbeiten. Das Unternehmen bietet Ihnen eine anregende Arbeitsatmosphäre mit flachen Hierarchien und einem unterstützenden Team, sowie umfassende Schulungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.

Der ideale Kandidat hat einen Masterabschluss in Informatik oder in einem ähnlichen quantitativen Studiengang wie Statistik, Mathematik oder Physik. Sie bringen mindestens ein Jahr Berufserfahrung oder akademische Erfahrung im Bereich Machine Learning und künstliche Intelligenz mit. Zudem sollten Sie über relevante Erfahrung in der Datenanalyse verfügen. Kenntnisse in einer oder mehreren Programmiersprachen wie Java, C/C++, Python, Scala oder R sind erforderlich. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind ein Muss. Bevorzugt werden Bewerber, die Erfahrung in Natural Language Processing, Klassifizierung, Mustererkennung oder Empfehlungssystemen haben. Erfahrungen im Umgang mit großen Datenmengen sowie in der Anwendung von Machine Learning auf großen Datensätzen sind ebenfalls von Vorteil. Programmierkenntnisse in Python und den gängigen Machine Learning Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch oder TensorFlow sind erwünscht. Kenntnisse in Deep Neural Networks und den Grundlagen der Data Science und Machine Learning sind ebenfalls von Vorteil.