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EYEY

Senior ML/AI Developer/Engineer(m/w/x)

Düsseldorf, Berlin
Full-timeOn-siteSenior
AI/ML

Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen und Pipelines für AI-Agenten-Bau (LangChain, LangFlow, SuperAGI) in globaler Beratung. Abgeschlossenes Studium mit AI/ML-Vertiefung und Erfahrung mit AI-Agenten-Bau erforderlich. Arbeit an vielfältigen Kundenprojekten.

Requirements

  • Abgeschlossenes Studium mit AI/ML-Vertiefung
  • Mindestens zwei Jahre relevante Berufserfahrung
  • Fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen (Python, R)
  • Erfahrung mit Datenverarbeitungs-/Maschinenlern-Frameworks (Pandas, NumPy, Apache Spark, scikit-learn, XGBoost, Keras)
  • Erfahrung mit AI-Agenten-Bau (LangChain, LangFlow, SuperAGI)
  • Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML)
  • Erfahrung mit CI/CD-Tools (Docker, Kubernetes, REST API)
  • Verhandlungssichere Englischkenntnisse (mind. C1)
  • Gute Grundkenntnisse der deutschen Sprache (mind. B2)
  • Agile, flexible Denkweise
  • Neugier, Ambition und Engagement
  • Lösungsorientiertes Denken
  • Teamorientierung
  • Wertschätzung vielfältiger Perspektiven

Tasks

  • ML-Modelle und -Pipelines entwerfen
  • ML-Modelle und -Pipelines entwickeln
  • ML-Modelle und -Pipelines implementieren
  • Daten vorverarbeiten
  • Daten bereinigen
  • Daten manipulieren
  • Merkmale entwickeln
  • Modelle bewerten
  • Modellleistung optimieren
  • Große Datensätze verwalten
  • Gängige ML-Algorithmen und -Bibliotheken verwenden
  • End-to-End-ML/AI-Projekte leiten
  • Junior-Entwickler:innen beaufsichtigen und fördern
  • Forschung und Innovation zu AI/ML-Trends durchführen
  • Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Modellen sicherstellen

Work Experience

  • 2 years

Education

  • Bachelor's degree

Languages

  • EnglishBusiness Fluent
  • GermanBusiness Fluent

Tools & Technologies

  • Python
  • R
  • Pandas
  • NumPy
  • Apache Spark
  • scikit-learn
  • XGBoost
  • Keras
  • LangChain
  • LangFlow
  • SuperAGI
  • AWS SageMaker
  • Google AI Platform
  • Azure ML
  • Docker
  • Kubernetes
  • REST API

Benefits

Informal Culture

  • Flexibles und inklusives Arbeitsumfeld
  • Inspirierende Kolleg:innen

Family Support

  • Unterstützung in unterschiedlichen Lebenssituationen

Learning & Development

  • Trainings- und Entwicklungsmöglichkeiten
  • Steile Lernkurve
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