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# Machine Learning Engineer

- **Company:** TÜV AUSTRIA GRUPPE
- **Location:** Wien, Austria
- **Salary:** €60,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Information Engineering, Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, NumPy, Software Engineering, SQL Databases, Pytorch, Deep Learning, Generative AI, Fastapi, Pandas, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** September 25, 2026
- **Apply:** https://devjobs.at/job/468c941770daf113fb5a3ee385deb598

## About the Role

* Abgeschlossene Ausbildung im Bereich KI, Machine Learning, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung (Uni/TU/FH)., * Expertise im klassischen Machine Learning, Deep Learning, Generative AI sowie deren Integration in großangelegte Projekte.
 * Fundierte Kenntnisse in der Softwareentwicklung, spezifisch mit Python, Pandas, Numpy, PyTorch, FastAPI und Docker.
 * Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse von ML-Algorithmen.
 * Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Erfahrung

 * Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Software Development, Data Engineering, Machine Learning Engineering oder verwandten Bereichen.
 * Erfahrung mit MLOps, Model Monitoring und Security.
 * Praktische Erfahrung in der Implementierung von AI-Lösungen und Pipelines in Microsoft Azure.
 * Praktische Erfahrung im Umgang mit SQL und NoSQL Datenbanken.
 * Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise, Eigeninitiative sowie Offenheit für Wissens- und Erfahrungsaustausch.

## Description

* Sie nehmen eine wichtige Rolle im Forschungs-, Entwicklungs- und Innovationsteam ein, das unter Einsatz modernster Technologien datenanalytische Methoden und Verfahren für interne und externe Projekte entwickelt.
 * Sie konzeptionieren und implementieren innovative AI-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus der Unternehmensgruppe.
 * Sie nutzen Off-the-shelf Lösungen oder entwickeln maßgeschneiderte Modelle, optimieren die Modellperformance, führen nachvollziehbar Experimente durch und evaluieren die Modellgüte nach objektiven Kriterien.
 * Sie konzeptionieren und implementieren skalierbare und wiederverwendbare ML-Pipelines und deployen Modelle in Produktivumgebungen.
 * Sie konzeptionieren und implementieren Evaluierungsmetriken und Tools zur Performancebeurteilung von ML-Modellen.
 * Sie engagieren sich in der Weiterentwicklung des Tech-Stacks, Evaluierung neuer Technologien und gestalten die technologische Ausrichtung des Teams mit.


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