> Markdown version of [/jobs/ext/3210234-ai-engineer-machine-learning-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3210234-ai-engineer-machine-learning-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # AI-Engineer / Machine Learning Engineer - **Company:** Zwei Gmbh - **Location:** Münster, Germany - **Experience:** Starter - **Contract:** Temporary contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Computational Linguistics, Linux, Integrated Development Environments, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, Pytorch, Git, HuggingFace, Docker - **Published:** September 10, 2026 - **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/muenster-westfalen/standard?id=259991753 ## About the Role Machine Learning Berufserfahrung Englisch Python Docker Computerlinguistik Künstliche Intelligenz Analyse TensorFlow Linguistik GIT Entwicklungsumgebungen Linux Forschung Deutsch Durchsetzungsvermögen Offenheit Teamfähigkeit Engagement, * Abgeschlossene Ausbildung als Anwendungsentwickler, IT-Studium oder eine vergleichbare Qualifikation * Idealerweise 1-2 Jahre praktische Erfahrung im Bereich künstliche Intelligenz * Fundierte Python-Kenntnisse erforderlich * Erfahrung mit BERT, DialoGPT, DeepSpeed, Huggingface, PyTorch oder TensorFlow * Von Vorteil: Kenntnisse in Linguistik oder Computerlinguistik, Linux, Docker und Git * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse * Selbstständige Arbeitsweise, Teamfähigkeit und Hands-on-Mentalität * Begeisterungsfähigkeit und Leidenschaft für Technologie * Aufgeschlossenheit gegenüber neuen Technologien ## Description Du brennst für künstliche Intelligenz und willst KI-Modelle nicht nur nutzen, sondern aktiv weiterentwickeln? Bei Zwei Löwen arbeitest Du als AI-Engineer an der Evaluation und dem Training von Machine-Learning-Modellen für den Kundenservice - in einem hybriden Arbeitsmodell aus unserem Büro in Münster. * Stetige Evaluation und Weiterentwicklung * Entwicklung neuer Trainingsstrategien * Gemeinsame Analyse im Team * Forschung und Erprobung