Machine Learning Engineer für Deep Learning (w/m/d) at HUK-Coburg Versicherungsgruppe

Das bringst du mit

• Sehr guter Studienabschluss (mind. MSc) in einem MINT-Fach mit praktischem Bezug zu Data Science, Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz
• Mehrere Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science oder Machine Learning Engineering, im Idealfall mit Fokus auf Python basierten Deep-Learning-Applikationen
• Fundierte Erfahrung in Programm­ierung, Softwarearchitektur und Entwicklung containerisierter App­likationen (Docker) sowie der Betreuung produktiver Services
• Fundierte Kenntnisse aktueller Deep-Learning-Konzepte und -Algorithmen (CNNs, LLMs …)
• Idealerweise Erfahrung mit Deployment von ML-Anwendungen in der Cloud (AWS, Azure)
• Strategisches Denken und Innovationsfreude, verbunden mit hoher Verantwortungs- und Einsatz­bereit­schaft
• Bereitschaft zur regelmäßigen Präsenz am Hauptsitz in Coburg (ca. 3 Tage pro Woche)

Darauf kannst du dich freuen

• Entwicklung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen zur Lösung komplexer Probleme, insbesondere in den Domänen OCR und NLP
• Auswahl geeigneter Architekturen und Frameworks für Deep-Learning-Modelle unter Berück­sichtigung von Leistung, Skalierbarkeit und Ressourcenanforderungen
• Trainieren von Modellen sowie Opti­mierung hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und Speicher­bedarf sowohl auf CPU- als auch auf GPU-Plattformen
• Integration der entwickelten Lösungen in produktive Umgebungen und Über­nahme der betrieblichen Verantwortung
• Teamwork in einem kreativen, moti­vierten, interdisziplinären sowie agilen Team aus Data Scientists (w/m/d), Machine Learning Engineers (w/m/d) sowie Fach- und IT-Expert:innen
• Mentorship und Weiterbildung von Teammitgliedern in den Bereichen Deep Learning und Machine Learning Engineering

Darauf kannst du dich freuen

• Entwicklung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen zur Lösung komplexer Probleme, insbesondere in den Domänen OCR und NLP
• Auswahl geeigneter Architekturen und Frameworks für Deep-Learning-Modelle unter Berück­sichtigung von Leistung, Skalierbarkeit und Ressourcenanforderungen
• Trainieren von Modellen sowie Opti­mierung hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und Speicher­bedarf sowohl auf CPU- als auch auf GPU-Plattformen
• Integration der entwickelten Lösungen in produktive Umgebungen und Über­nahme der betrieblichen Verantwortung
• Teamwork in einem kreativen, moti­vierten, interdisziplinären sowie agilen Team aus Data Scientists (w/m/d), Machine Learning Engineers (w/m/d) sowie Fach- und IT-Expert:innen
• Mentorship und Weiterbildung von Teammitgliedern in den Bereichen Deep Learning und Machine Learning Engineering