(Junior) GenAI - Engineer

Machine Learning Reply
Wien, Austria
1 day ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Starter
Compensation
€43,078.0
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German

Tech stack

Midjourney JavaScript (Programming Language) Artificial Intelligence Amazon Web Services Microsoft Azure Cloud Computing Continuous Integration Data Architecture Python (Programming Language) Machine Learning Open Source Technology Tensorflow
+18 more
Swagger TypeScript Web Services Openapi Rust (Programming Language) Data Processing Postman Pytorch Deep Learning Keras Git Dall-E Information Technology HuggingFace Stable Diffusion Lxc GPT Docker

Job description

(Junior) GenAI - Engineer (m/w/d) Aufgaben Nutze dein Engineering-Know-how und arbeite eng mit unseren Kunden zusammen, um deren relevante Pain Points zu erfassen und zu lösen! Identifiziere und analysiere Problemstellungen und diskutiere diese mit dem Kunden Schlage effektive Lösungen vor und diskutiere deren Entwicklung, Optimierung und Einführung Nutze modernste Algorithmen, implementiere sie und automatisiere Arbeitsabläufe in einem agilen Umfeld Bleibe auf dem neuesten Stand der Technik und arbeite mit marktführenden Technologieunternehmen zusammen Sei die Verbindungsstelle zwischen dem technischen Team und dem Management, das den Geschäftsbedarf realisiert Benefits Wir bieten dir für diese Position laut Kollektivvertrag Angestellte in der Datenverarbeitung und Informationstechnik ein Bruttomonatsgehalt von mindestens € 3.077,00 (Consultant) oder € 4.346,00 (Senior Consultant) an - abhängig von deiner bisherigen Erfahrung Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten. Profitiere von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und mehr, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und eine Präsenz in der Machine-Learning-Community zu haben Arbeiten in einem modernen Unternehmen mit der Dynamik eines Start-Ups und der Sicherheit eines Konzerns. In kleinen, innovativen, internationalen Teams treiben wir den digitalen Wandel voran

Requirements

Qualifikationen Wir freuen uns auf deinen Hochschulabschluss in (Wirtschafts-) Informatik, Mathematik, Physik, BWL oder einem anderen Studiengang mit einem starken quantitativen Hintergrund Du konntest bereits praktische Erfahrungen mit generativen KI-Modellen und Bibliotheken, wie OpenAI’s GPT-Modelle, DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney, VAE, GANs sammeln Deine Kenntnisse umfassen mindestens eine der folgenden Programmiersprachen: Python, JavaScript, TypeScript, Rust und du hast erste Erfahrungen in der Arbeit mit Machine Learning und Deep Learning Frameworks, wie TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face Transformers Praktische Erfahrung mit der Entwicklung von produktiven E2E-Web-Services und der Verwendung von entsprechenden Frameworks (z.B. Swagger, OpenAPI, Postman) sowie Virtualisierungstechnologien wie Docker, LXC, VMs sind von Vorteil Du hast bereits Erfahrung im Umgang mit Versionskontrollwerkzeugen wie Git und CI/CD-Pipelines sowie mit den Services großer Cloud Anbieter wie AWS oder Azure Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse und die Bereitschaft bundesweit zu reisen, wenn es das Projekt erfordert Über Machine Learning Reply Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken - von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren - mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.

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