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# Machine Learning Engineer:in

- **Company:** Veterinärmedizinische Universität Wien
- **Location:** Wien, Austria
- **Salary:** €48,304.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cyber Security, Nvidia CUDA, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, Management of Software Versions, Pytorch, Large Language Models, Deep Learning, Backend, Containerization, Kubernetes, HuggingFace, Slurm, Machine Learning Operations
- **Published:** August 12, 2026
- **Apply:** https://www.karriere.at/jobs/7859075

## About the Role

* Abgeschlossenes einschlägiges Master- oder Diplom-Studium (Universität/FH) oder vergleichbare Qualifikation (z. B. abgeschlossenes einschlägiges Bachelorstudium / Fachmatura (HTL) / akademische Lehrgänge mit Spezialkenntnissen)
 * Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Machine-Learning-Lösungen
 * Sehr gute Python-Kenntnisse
 * Praktische Erfahrung mit mindestens einem gängigen Deep-Learning-Framework (z. B. PyTorch, TensorFlow/JAX), idealerweise PyTorch
 * Aktive, selbst umgesetzte DevOps-Erfahrung (z. B. CI/CD, Containerisierung, Deployment von Modellen oder Diensten in Produktionsumgebungen)
 * Gute Englischkenntnisse (B2)
 * Gute Deutschkenntnisse (B2), * Erfahrung mit HPC-Umgebungen und Workload-Managern, insbesondere Slurm
 * Erfahrung mit LLM-Serving-Frameworks (z. B. vLLM, Ollama, Triton Inference Server) und dem Hugging-Face-Ökosystem
 * Erfahrung mit Fine-Tuning-Verfahren (z. B. LoRA/PEFT) und systematischer Modell-Evaluierung
 * Erfahrung mit Vision-Modellen bzw. multimodalen Modellen (Bild-/Dokumentverarbeitung, OCR)
 * Kenntnisse in Rust oder einer weiteren Systemsprache für performancekritische Komponenten
 * Erfahrung mit GPU-Infrastruktur (CUDA-Grundverständnis, Ressourcenplanung)
 * Erfahrung mit Experiment-Tracking und MLOps-Werkzeugen (z. B. MLflow, Weights & Biases)
 * Erfahrung mit Kubernetes bzw. Container-Orchestrierung
 * Verständnis für Datenschutz (DSGVO) und verantwortungsvollen KI-Einsatz, idealerweise Grundkenntnisse zum EU AI Act
 * Analytisches, strukturiertes Denkvermögen sowie ausgeprägtes Qualitäts- und Verantwortungsbewusstsein
 * Sorgfältige, nachvollziehbare und experimentell-systematische Arbeitsweise
 * Hohe Lernbereitschaft und Fähigkeit, sich selbständig in neue Modelle, Methoden und Werkzeuge einzuarbeiten
 * Professionelles Auftreten sowie ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit

## Description

* Konzeption, Entwicklung und produktiver Betrieb von Machine-Learning- und LLM-basierten Lösungen (z. B. Dokument- und Bildverarbeitung, Assistenzsysteme, Automatisierungen)
 * Aufbau und Betrieb von On-Premises-Inferenz-Infrastruktur für KI-Modelle (Modell-Serving, Skalierung, Monitoring)
 * Auswahl, Evaluierung, Anpassung (z. B. Fine-Tuning, Prompting-Strategien) und Qualitätssicherung von Modellen für konkrete Anwendungsfälle
 * Nutzung, Mitgestaltung und Unterstützung des Betriebs der HPC-Infrastruktur für Trainings- und Rechenworkloads
 * Aufbau von MLOps-Praktiken: Versionierung, Experiment-Tracking, automatisiertes Deployment und Monitoring von Modellen
 * Mitgestaltung und Weiterentwicklung einer modernen, KI-unterstützten Entwicklungspipeline
 * Enge Zusammenarbeit mit Data-Platform- und Backend-Engineering sowie mit Forschungsgruppen und Fachbereichen
 * Berücksichtigung von Datenschutz-, Informationssicherheits- und ethischen Anforderungen beim Einsatz von KI


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