Die KI-Suchmaschine für Jobs
AWS AI Engineer(m/w/x)
Konzeption und Implementierung von End-to-End ML-Plattformen und LLM-Anwendungen mit Amazon Bedrock in Cloud-Umgebungen. Umfassende Kenntnisse in AWS AI/ML Services und MLOps-Praktiken erforderlich. Gaming-Lounge vor Ort in Unternehmen für cloudbasierte Enterprise-Projekte.
Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering, AI-Entwicklung und Deployment von ML-Modellen in produktiven Umgebungen
- Solide AWS AI/ML Services Kenntnisse (SageMaker, Bedrock, Comprehend, Rekognition, Textract) und deren Integration in Geschäftsanwendungen
- Programmier-Expertise in Python mit umfassender Erfahrung in ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face)
- MLOps und DevOps Kenntnisse für automatisierte ML-Pipelines, Model Versioning und Container-basierte Deployments
- Solide Mathematik- und Statistik-Grundlagen für das Verständnis von ML-Algorithmen und Model Evaluation
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Business-Probleme in AI-Lösungen zu übersetzen
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse für internationale AI-Projekte und globale Zusammenarbeit
- AWS AI/ML Zertifizierungen (Machine Learning Specialty, Data Analytics) oder vergleichbare Industry-Zertifikationen
- GenAI und LLM Expertise mit praktischer Erfahrung in Prompt Engineering, Fine-tuning und RAG-Implementierung
- Deep Learning Spezialisierung in Computer Vision, NLP oder Reinforcement Learning mit nachweisbaren Projekterfolgen
- Cloud-native AI Architecture Erfahrung mit Serverless ML, Edge AI und Multi-Cloud AI-Deployments
- Responsible AI Kenntnisse in Bias Detection, Explainable AI und AI Ethics für regulierte Branchen
- Research Background mit wissenschaftlichen Publikationen, Patents oder Beiträgen zu Open-Source ML-Projekten
- Industry-spezifische AI-Erfahrung in Bereichen wie Healthcare AI, FinTech ML oder Industrial IoT Analytics
- Thought Leadership durch AI Conference Presentations, Technical Blogging oder Community Contributions
Aufgaben
- End-to-End ML-Plattformen konzipieren und implementieren
- Large Language Model-Anwendungen mit Amazon Bedrock entwickeln
- Custom Machine Learning-Modelle für Computer Vision, NLP und Predictive Analytics entwickeln
- KI-Services in bestehende Geschäftsanwendungen integrieren
- Automatisierte ML-Pipelines mit CI/CD aufbauen
- Hochperformante ML-Inference-Systeme implementieren
- Eng mit Data Scientists bei der Productionisierung von ML-Modellen zusammenarbeiten
- Kunden bei AI-Adoption-Strategien beraten
Berufserfahrung
- 3 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- AWS AI/ML Services
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- Hugging Face
Benefits
Modernes Büro
- Moderne Büros in Toplage
Flexibles Arbeiten
- Hybrid Working
Weiterbildungsangebote
- Zertifizierte Trainings
Karriere- und Weiterentwicklung
- Internationale Entwicklungsmöglichkeiten
Snacks & Getränke
- Gaming-Lounge
Team Events & Ausflüge
- Get-Together Partys
- Integration Day
Boni & Prämien
- Mitarbeiter:innen-Prämien
Moderne Technikausstattung
- Moderne IT-Ausstattung
Mitarbeiterrabatte
- Corporate Benefits
Firmenwagen
- Jobrad und Firmenwagen
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Noch nicht perfekt?
- DevoteamVollzeitmit HomeofficeManagementFrankfurt am Main
- MaibornWolff GmbH
Senior AI Engineer(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitmit HomeofficeSeniorFrankfurt am Main - Devoteam
Senior Microsoft Azure AI Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorFrankfurt am Main - Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft
Machine Learning Ops Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeLeipzig, Berlin, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Hannover, München - Devoteam
Microsoft Azure AI Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenFrankfurt am Main
AWS AI Engineer(m/w/x)
Konzeption und Implementierung von End-to-End ML-Plattformen und LLM-Anwendungen mit Amazon Bedrock in Cloud-Umgebungen. Umfassende Kenntnisse in AWS AI/ML Services und MLOps-Praktiken erforderlich. Gaming-Lounge vor Ort in Unternehmen für cloudbasierte Enterprise-Projekte.
Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering, AI-Entwicklung und Deployment von ML-Modellen in produktiven Umgebungen
- Solide AWS AI/ML Services Kenntnisse (SageMaker, Bedrock, Comprehend, Rekognition, Textract) und deren Integration in Geschäftsanwendungen
- Programmier-Expertise in Python mit umfassender Erfahrung in ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face)
- MLOps und DevOps Kenntnisse für automatisierte ML-Pipelines, Model Versioning und Container-basierte Deployments
- Solide Mathematik- und Statistik-Grundlagen für das Verständnis von ML-Algorithmen und Model Evaluation
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Business-Probleme in AI-Lösungen zu übersetzen
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse für internationale AI-Projekte und globale Zusammenarbeit
- AWS AI/ML Zertifizierungen (Machine Learning Specialty, Data Analytics) oder vergleichbare Industry-Zertifikationen
- GenAI und LLM Expertise mit praktischer Erfahrung in Prompt Engineering, Fine-tuning und RAG-Implementierung
- Deep Learning Spezialisierung in Computer Vision, NLP oder Reinforcement Learning mit nachweisbaren Projekterfolgen
- Cloud-native AI Architecture Erfahrung mit Serverless ML, Edge AI und Multi-Cloud AI-Deployments
- Responsible AI Kenntnisse in Bias Detection, Explainable AI und AI Ethics für regulierte Branchen
- Research Background mit wissenschaftlichen Publikationen, Patents oder Beiträgen zu Open-Source ML-Projekten
- Industry-spezifische AI-Erfahrung in Bereichen wie Healthcare AI, FinTech ML oder Industrial IoT Analytics
- Thought Leadership durch AI Conference Presentations, Technical Blogging oder Community Contributions
Aufgaben
- End-to-End ML-Plattformen konzipieren und implementieren
- Large Language Model-Anwendungen mit Amazon Bedrock entwickeln
- Custom Machine Learning-Modelle für Computer Vision, NLP und Predictive Analytics entwickeln
- KI-Services in bestehende Geschäftsanwendungen integrieren
- Automatisierte ML-Pipelines mit CI/CD aufbauen
- Hochperformante ML-Inference-Systeme implementieren
- Eng mit Data Scientists bei der Productionisierung von ML-Modellen zusammenarbeiten
- Kunden bei AI-Adoption-Strategien beraten
Berufserfahrung
- 3 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- AWS AI/ML Services
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- Hugging Face
Benefits
Modernes Büro
- Moderne Büros in Toplage
Flexibles Arbeiten
- Hybrid Working
Weiterbildungsangebote
- Zertifizierte Trainings
Karriere- und Weiterentwicklung
- Internationale Entwicklungsmöglichkeiten
Snacks & Getränke
- Gaming-Lounge
Team Events & Ausflüge
- Get-Together Partys
- Integration Day
Boni & Prämien
- Mitarbeiter:innen-Prämien
Moderne Technikausstattung
- Moderne IT-Ausstattung
Mitarbeiterrabatte
- Corporate Benefits
Firmenwagen
- Jobrad und Firmenwagen
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Über das Unternehmen
Devoteam
Branche
Consulting
Beschreibung
Das Unternehmen ist auf cloudbasierte Enterprise Kundenprojekte spezialisiert und setzt modernste Microsoft Technologien ein.
Noch nicht perfekt?
- Devoteam
AWS AI Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeManagementFrankfurt am Main - MaibornWolff GmbH
Senior AI Engineer(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitmit HomeofficeSeniorFrankfurt am Main - Devoteam
Senior Microsoft Azure AI Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorFrankfurt am Main - Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft
Machine Learning Ops Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeLeipzig, Berlin, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Hannover, München - Devoteam
Microsoft Azure AI Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenFrankfurt am Main