Über diesen Job

Der Bertrandt-Konzern bietet seit über 50 Jahren Entwicklungslösungen für die internationale Automobil- und Luftfahrtindustrie sowie die Branchen Maschinen- und Anlagenbau, Energie, Medizintechnik und Elektroindustrie in Europa, China und den USA. Insgesamt stehen unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für tiefes Know-how, zukunftsfähige Projektlösungen und hohe Kundenorientierung.

AI Software Engineer ML Ops (.NET & Python) (w/m/d)

Ort: München

Was Sie erwartet:

Weiterentwicklung des C#/.NET-Tools (Architektur, Features, Zuverlässigkeit, Performance)
Pflege und Erweiterung der Integrationen mit Azure DevOps/TFS (Work Items, Anhänge, Metadaten)
Pflege der Model-Context-Protocol-(MCP)-Schnittstellen zu den zugrunde liegenden Modulen
Entwicklung, Training, Evaluation und Auslieferung Python-basierter ML-Modelle (Sentence Embeddings, classification/ranking, multimodal)
Design robuster .NET–Python-Interoperabilität (API-Grenzen, Versionierung, Modell-Paketierung)
Aufbau und Pflege von CI/CD-Pipelines
Verbesserung von Datenqualität, Workflows und Evaluationsmetriken zur Steigerung der Zuweisungsgenauigkeit und Analysequalität.

Was Sie mitbringen:

Abgeschlossenes Bachelor-Studium im Bereich Informatik, Ingenieurswesen oder vergleichbar
Praktische Erfahrung in der Entwicklung von C#- und modernen .NET-Anwendungen (ASP.NET, Razor, HTML)
Praktische Erfahrung im Bereich Applied Machine Learning (Design, Implementierung und Anwendung von ML-Ansätzen für reale Use Cases)
Praktische Erfahrung mit Python sowie modernen KI/ML-Frameworks (z. B. PyTorch, Hugging Face)
Erfahrung in Prompt- und Context-Engineering
(Optional Kenntnisse in Performance-Profiling und Maßnahmen zur Erhöhung der Zuverlässigkeit (z. B. Logging, Metriken)
Technologies: C#/.NET, inklusive Bibliotheken / Python, inklusive KI/ML-Bibliotheken
Fundiertes Verständnis von ML-Ansätzen, einschließlich Neuronaler Netze, Transformer/ViT, LLMs, Datenvorverarbeitung und Feature Engineering.
Fließende Englischkenntnisse, sowohl mündlich als auch schriftlich