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# Machine Learning Engineer

- **Company:** Brunel GmbH
- **Location:** Braunschweig, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Computer Vision, Machine Learning, Natural Language Processing, Software Architecture, Tensorflow, Model-Driven Development, Pytorch, Deep Learning, Information Technology
- **Published:** August 24, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/braunschweig-machine-learning-engineer-157166217

## About the Role

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Bereich.Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, insbesondere in den Bereichen Computer Vision und Generative KI. Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Systemen und der Arbeit mit gängigen ML-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch).Kenntnisse in Natural Language Processing (NLP) sind von Vorteil. Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke.

## Description

Möchten Sie die nächste Stufe in Ihrer Karriere erreichen- Bei Brunel haben Sie die Möglichkeit, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln - und das branchenübergreifend. Gemeinsam mit unseren Kunden setzen wir zukunftsträchtige und spannende Projekte im Bereich des Engineerings um. Bei uns bauen Sie branchenübergreifendes Fachwissen auf und gestalten Ihren Karriereweg flexibel. Machen Sie noch heute den entscheidenden Schritt Ihrer Karriere und bewerben Sie sich bei uns als Ingenieur für Machine Learning.

 * Entwicklung und Implementierung von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) Modellen mit einem Schwerpunkt auf Computer Vision und Generative KI.
 * Bereitstellung und Optimierung von ML-Systemen für den produktiven Einsatz, einschließlich der Integration in bestehende Softwarearchitekturen.
 * Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um innovative Lösungen im Bereich Natural Language Processing (NLP) zu entwickeln.
 * Durchführung von Experimenten zur Evaluierung und Verbesserung der Modellleistung.
 * Analyse von Daten und Identifikation von Mustern zur Unterstützung der Modellentwicklung.
 * Dokumentation der entwickelten Modelle und Systeme sowie Schulung von Teammitgliedern und Stakeholdern.


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