(Wirtschafts-) Informatik & Data Science Technische Mathematik Studierende mit IT-Affinität
beispielprofil aus der wirtschaft

Machine Learning Engineer (m/w/d)

Teamarbeit

Teamarbeit

selbstständige Arbeiten
Teamwork

Art der Tätigkeit

Art der Tätigkeit

Operativ
Strategisch

Reisetätigkeit

Reisetätigkeit

Einsatz am Firmenstandort
Reisetätigkeit
Skills
  • fundierte Kenntnisse in Machine Learning (ML) Methoden sowie Verständnis für deren Nutzen, Risiken und Anwendbarkeit
  • Kenntnisse in Softwareentwicklung (z.B. Python), insbesondere in sauberer Implementierung von ML-Anwendungen
  • Erfahrung mit ML-Frameworks und -Bibliotheken, z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
  • Kenntnisse in der Implementierung, Optimierung und Bereitstellung von ML-Modellen
  • Verständnis für angrenzende Themen wie Datenpipelines, Datenverarbeitung und Cloud- bzw. IT-Infrastrukturen
  • Erfahrung mit Versionskontrolle und Entwicklungswerkzeugen, z.B. Git, Docker oder CI/CD-Tools
Aufgaben
  • Machine Learning (ML) Modelle entwickeln, implementieren und für reale Anwendungen produktiv nutzbar machen
  • Daten für Training, Validierung und Betrieb von Modellen aufbereiten
  • Modelle hinsichtlich Performance, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit optimieren
  • ML-Lösungen in bestehende Softwareprodukte und technische Systeme integrieren
  • Modellqualität und -performance überwachen sowie kontinuierliche Verbesserungen entwickeln
  • enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, um KI-basierte Lösungen umzusetzen
Pro & Contra
  • Arbeit mit innovativen Technologien
  • direkter Einfluss auf Prozesse im Unternehmen
  • KI-Anwendungen für reale Produkte und Prozesse nutzbar machen
  • schnelle technologische Entwicklung erfordert kontinuierliche Weiterbildung
  • hoher Anteil an Softwareentwicklung und teils komplexe technische Infrastruktur
Schnittstellen
  • Data Science & Analytics
  • Softwareentwicklung & IT-Infrastruktur
  • Data Engineering
  • Fachbereiche mit datengetriebenen Anwendungen
Persönlichkeit
  • Experimentierfreude beim Testen neuer Ansätze und Ausdauer
  • Interesse an Programmierung und technischen Systemen
  • Freude daran, aus Prototypen zuverlässige Anwendungen zu entwickeln
  • Lernbereitschaft bei der Arbeit mit sich schnell entwickelnden Technologien
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