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This role is for engineers who care about velocity and solving real customer problems.
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Du machst Machine Learning produktionsreif: Du entwickelst skalierbare Daten- und Modell-Pipelines auf AWS und bringst Machine-Learning-Mode
Analyse und Identifikation von AI-Use-Cases in Kundenumgebungen Bewertung aktueller AI-Technologien und -Plattformen, prüfen von Lösungskonz
Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle zu Remote dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
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Was du bei uns machst Technische Umsetzung beim Kunden: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI,
Gestalte die datengetriebene Zukunft mit fino analytics!
Worum es bei uns wirklich geht Du identifizierst KI-Anwendungsfälle in Bankprozessen, bewertest Machbarkeit und Nutzen und überführst sie in
is mostly focused on shipping AI product features, with some AI systems and infrastructure work where needed.
RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
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Beobachtung aktueller Entwicklungen im Bereich KI, Automatisierung und Digitalisierung Analyse neuer Tools, Plattformen und Technologien Ers
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Baut mit SQL und KI-Tools Dashboards, Reports und Workflows für Praxen und Radiologiezentren und entwickelt dabei neue KI-Anwendungen.
Produktionsreife Automationen und KI-Workflows für Kunden konzipieren, bauen und bereitstellen.
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Warum dieser Job gelistet ist
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Konzeption und Implementierung skalierbarer ML-Pipelines für Training, Evaluation, Deployment und Optimierung Aufbau moderner Embedding- und Retrieval-Lösungen, insbesondere auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Entwicklung und Integration produktionsreifer KI-Anwendungen mit LLMs, Sprachverarbeitung, Transkription und semantischer Analyse Sicherstellung von Qualität, Performance, Stabilität und Kosteneffizienz durch geeignete Evaluierungs- und Monitoring-Verfahren Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering und Architektur zur Integration und kontinuierlichen Weiterentwicklung intelligenter Softwarefunktionen
Mehrjährige Berufserfahrung als AI Engineer, ML Engineer oder in einer vergleichbaren Position mit Fokus auf produktive KI-Systeme Praktische Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow und im Umgang mit strukturierten sowie unstrukturierten Daten Sehr gute Python-Kenntnisse sowie fundiertes Wissen in Machine Learning, Deep Learning und modernen Modellarchitekturen Kenntnisse in MLOps, CI/CD, Deployment, Monitoring und Container-Technologien wie Docker Analytisches Denkvermögen und eigenverantwortliche Arbeitsweise
100 % Remote und deutschlandweites Arbeitsmodell Individuelle Weiterbildungsangebote, unter anderem über LinkedIn Learning, sowie attraktive Mitarbeitervorteile Flexible Zuschüsse von bis zu 60 € monatlich für Hansefit, EGYM Wellpass, Kinderbetreuung oder JobRad Aktienkaufprogramm, betriebliche Altersvorsorge und Angebote zur mentalen Gesundheit über TELUS Health 30 Tage Urlaub sowie eine Werbeprämie von 1000 Euro bei erfolgreicher Empfehlung
In dieser Position als Machine Learning Engineer (m/w/d) Sprachmodelle und KI treiben Sie die Entwicklung intelligenter Softwarelösungen mit modernen KI-Technologien voran. Sie konzipieren und implementieren LLM-basierte Anwendungen, optimieren Sprachverarbeitung und ML-Pipelines und stellen den zuverlässigen Einsatz der entwickelten Lösungen im Produktivbetrieb sicher. Dabei übernehmen Sie technische Verantwortung und gestalten innovative KI-Funktionen für praxisnahe Anwendungen.
Sie kennen jemanden, der auf die Stellenausschreibung passt? Dann holen Sie jetzt unseren Weiterempfehlungsbonus! Erkundigen Sie sich gleich telefonisch unter 089 9982966 47 bei mir.
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Die vollständige Anzeige und das Bewerbungsformular liegen beim Arbeitgeber.
Zur OriginalanzeigeHier stehen ausschließlich Stellen, die ortsunabhängig ausgeschrieben sind. Anzeigen, die Homeoffice an einzelnen Tagen erlauben, laufen unter Hybrid und nicht hier, denn wer ortsunabhängig sucht, will nicht pendeln. Diese Unterscheidung trifft kijobs selbst: Die Quellen weisen sie nicht aus, erkannt wird sie aus Titel, Ortsangabe und Anzeigentext, und im Zweifel ordnen wir vorsichtig ein, lieber hybrid als remote. Beachte dabei, dass remote selten weltweit heißt. Viele Arbeitgeber verlangen einen Wohnsitz im selben Land oder zumindest innerhalb der EU, und das steht meist erst im Anzeigentext.