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AWS AI Engineer(m/w/x)
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Frankfurt am Main
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AWS AI Engineer(m/w/x)
Frankfurt am Main
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahren
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
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
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Devoteam erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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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
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Aufgaben
- End-to-End ML-Plattformen konzipieren und implementieren
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Berufserfahrung
- 3 Jahre
Ausbildung
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Tools & Technologien
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Benefits
Modernes Büro
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Flexibles Arbeiten
- Hybrid Working
Weiterbildungsangebote
- Zertifizierte Trainings
Karriere- und Weiterentwicklung
- Internationale Entwicklungsmöglichkeiten
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Über das Unternehmen
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Branche
Consulting
Beschreibung
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