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Du entwirfst und implementierst Backend-Services von der Datenmodellierung über die API bis zum Deployment.
Du arbeitest gemeinsam mit uns an Projekten für Kunden aus dem Gesundheitswesen, zum Beispiel: Analysen und ML-Modelle auf echten Versorgung
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Betreibt und automatisiert hybride IT-Infrastrukturen (M365, Azure, Netzwerk, Sophos) und setzt LLMs sowie AI-gestützte Workflows im Troubleshooting ein.
Sie sind ein wichtiger Teil des (Gen-)AI-Umsetzungsteams und wirken in strategischen (Gen-)AI-Projekten mit Konzeption von Machine-Learning-
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Du vermittelst wissenschaftlich fundierte Kenntnisse mit hohem Praxisbezug, z.B.
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im Team Du konzipierst, entwickelst und integrierst KI-gestützte Lösungen in unsere bestehenden Applikationen – von Machine Learning und NLP
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2-4 years of commercial experience in data science/ML, including Computer Vision and Deep Learning Experience across the full ML lifecycle (preprocessing, training, evaluation, deployment, monitoring), incl. conda and MLflow or comparable tools Solid software engineering skills: Python, GitKubernetes, cloud platforms Strong problem-solving, communication and teamwork skills, plus a willingness to learn new tools quickly Fluent English (written and spoken), as our team works internationally (German is a plus, but not required) Nice-to-have Experience in construction or a related industry Experience with our stack: GCP, Vertex AI, PyTorch, Conda, MLflow, GitHub, Argo Workflows Experience building and maintaining ML pipelines A goal-oriented, just do it mentality
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Airteam is a Berlin-based SaaS startup with an AI-powered cloud platform for roofers and solar planners. As a mid-level Computer Vision Engineer, you ll build 2D-to-3D object detection and automatic geometry reconstruction from drone data. Your work helps roofers and solar planners make informed decisions and drives a climate-neutral product.
Tasks Develop and implement computer vision algorithms for 2D-to-3D object detection using drone data Integrate ML models into our platform together with the engineering teams Build end-to-end ML pipelines with GCP, Python, Argo, PyTorch and MLflow Implement data preprocessing, model training, deployment and monitoring Visualize and communicate findings to stakeholders
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