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Parallel Domain
18 Tage

Machine Learning Data Engineer(m/w/x)

Vollzeit
mit Homeoffice
Berufserfahren
AI/ML Job
Data Science
Keine Angabe
Karlsruhe

As a Machine Learning Data Engineer, you will focus on building and scaling data pipelines, ensuring efficient data flow from raw inputs to structured formats that support the development and evaluation of ML models.

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Anforderungen

  • Proven experience building scalable data pipelines and tooling
  • Understanding of data usage in model training and evaluation
  • Practical experience with 3D concepts and geometry
  • Strong Python proficiency and comfort with large datasets
  • Experience working closely with ML engineers on data needs
  • MS or PhD in ML, computer vision, robotics, or related field
  • Familiarity with cloud storage and distributed processing frameworks
  • Experience handling camera, lidar, or radar data
  • Familiarity with data visualization systems like Foxglove, Rerun, or Voxel51
  • Experience with dataset versioning, preprocessing automation, or training pipeline orchestration
Master-Abschluss
ODER
Doktor / Ph.D.

Berufserfahrung

ca. 1 – 4 Jahre

Deine Aufgaben

  • Build reliable data ingestion pipelines
  • Normalize and validate customer and synthetic data
  • Create schemas and validation checks for datasets
  • Establish quality metrics for Replica datasets
  • Implement tools for dataset filtering and versioning
  • Support dataset annotation
  • Generate high-quality data feeds for ML training and evaluation

Tools & Technologien

PythonFoxgloveRerunVoxel51

Sprachen

Englischverhandlungssicher

Deine Vorteile

Sinnstiftende Arbeit

  • Impactful work

Lockere Unternehmenskultur

  • Collaborative culture

Karriere- und Weiterentwicklung

  • Professional growth
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Parallel Domain 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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