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kijobs

59 geprüfte Jobs in der KI-Entwicklung in Berlin

Wie wir sortieren

Data Scientist

AlmediaBerlin

Build and ship models that predict user value, engagement, and reward behaviour.

Entwicklung & Research80.000 bis 120.000 € / JahrVollzeit
Data ScienceMachine Learning
vor 3 Wochen

Senior ML Engineer - Speech (m/f/d)

voizeBerlin

Why voize? Because we’re more than just a job!

Entwicklung & ResearchVollzeit
Deep LearningMachine LearningPyTorchMLOps
vor 3 Wochen

Senior Principal Applied Scientist - Ranking (all genders)

ZalandoBerlin

The Ranking team at Zalando assists customers in their fashion discovery journey and helps them find what they are looking for.

Entwicklung & ResearchVollzeit
Machine LearningDeep LearningPyTorchTensorFlow
vor 3 Wochen

Senior Data Scientist (f/d/m)

Digital Charging SolutionsBerlin

Make an Impact by: In this role, you will develop models and insights that help predict charging behavior, optimize billing, and improve customer engagement.

Entwicklung & ResearchVollzeit
Data ScienceMachine LearningLarge Language Models
vor 3 Wochen

Risk Analytics Lead (m/f/d)

RivertyBerlin

Leitet ein internationales Risk-Analytics-Team, entwickelt Risikostrategien und unterstützt ML-basierte Modelle für die Kreditentscheidung.

Entwicklung & Research
Machine LearningData ScienceRisk AnalyticsCredit RiskMachine Learning für Risk Decisioning
vor 4 Wochen

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Computer Vision Engineer (m/f/d) | Berlin, Hybrid

Airteam Aerial Intelligence GmbHBerlin

Airteam is a Berlin-based SaaS startup with an AI-powered cloud platform for roofers and solar planners.

Entwicklung & Research
Computer VisionDeep LearningPyTorchData ScienceMLflow
vor 1 Monat

Data Scientist - AI & Experimentation (m/f/d)

PflegiaBerlin

We re looking for a Data Scientist who treats AI as a working tool, not a buzzword.

Entwicklung & Research
Data ScienceLarge Language ModelsRAGMachine Learningscikit-learn
vor 3 Monaten

Entwicklung & Research in Berlin

82 geprüfte Stellen bei 55 Arbeitgebern, 4 davon ortsunabhängig. Modelle bauen, trainieren und verbessern: von klassischem Machine Learning über Computer Vision bis zum Feinschliff großer Sprachmodelle.