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MLOps Engineer(m/w/x)
In dieser Rolle als MLOps Engineer entwickelst und betreibst du Machine Learning-Pipelines, während du eng mit Stakeholdern zusammenarbeitest, um innovative Lösungen in der Azure Cloud zu integrieren und den gesamten Prozess von der Datenanalyse bis zum Monitoring zu betreuen.
Anforderungen
- Erfahrungen in MLOps
- Erfahrung mit Feature Engineering, Deployment (CI/CD), Konzeption, Entwicklung, Testing
- Kenntnisse in Python, PyTorch, CUDA, Hugging Face
- Erfahrungen mit LLMs und LMMs
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse
Aufgaben
- Machine Learning- und Daten-Pipelines entwickeln
- Machine Learning- und Daten-Pipelines deployen
- Machine Learning- und Daten-Pipelines betreiben
- Machine Learning- und Daten-Pipelines automatisieren
- Datenanalyse durchführen
- Monitoring im Betrieb sicherstellen
- ML-Tools in die Azure Cloud-Infrastruktur integrieren
- Austausch mit verschiedenen Stakeholdern pflegen
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
- ComputacenterVollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenFrankfurt am Main, Stuttgart, Hannover, Hamburg, München, Ludwigshafen am Rhein, Nürnberg, Köln, Berlin, Düsseldorf
- Computacenter
Data & AI Platform Expert(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenFrankfurt am Main, Stuttgart, Hannover, Hamburg, München, Ludwigshafen am Rhein, Nürnberg, Köln, Berlin, Düsseldorf - Computacenter
Data Engineer - Data & AI Platform(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenFrankfurt am Main, Stuttgart, Hannover, Hamburg, München, Ludwigshafen am Rhein, Nürnberg, Köln, Berlin, Düsseldorf - HMS Analytical Software GmbH
Data Scientist / AI Engineer(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitmit HomeofficeBerufserfahrenHeidelberg, Berlin, Ulm - Buhl Data Service GmbH
Senior AI / Data Science Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorMannheim
MLOps Engineer(m/w/x)
In dieser Rolle als MLOps Engineer entwickelst und betreibst du Machine Learning-Pipelines, während du eng mit Stakeholdern zusammenarbeitest, um innovative Lösungen in der Azure Cloud zu integrieren und den gesamten Prozess von der Datenanalyse bis zum Monitoring zu betreuen.
Anforderungen
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- Erfahrung mit Feature Engineering, Deployment (CI/CD), Konzeption, Entwicklung, Testing
- Kenntnisse in Python, PyTorch, CUDA, Hugging Face
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Aufgaben
- Machine Learning- und Daten-Pipelines entwickeln
- Machine Learning- und Daten-Pipelines deployen
- Machine Learning- und Daten-Pipelines betreiben
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Über das Unternehmen
accredia placement GmbH
Branche
Education
Beschreibung
Das Unternehmen ist ein internationaler Anbieter von branchenspezifischen IT-Lösungen und -Dienstleistungen mit etwa 1.500 Beschäftigten.
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MLOPs Engineer - Data & AI Platforms(m/w/x)
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Data & AI Platform Expert(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenFrankfurt am Main, Stuttgart, Hannover, Hamburg, München, Ludwigshafen am Rhein, Nürnberg, Köln, Berlin, Düsseldorf - Computacenter
Data Engineer - Data & AI Platform(m/w/x)
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Data Scientist / AI Engineer(m/w/x)
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Senior AI / Data Science Engineer(m/w/x)
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