Machine Learning Engineer Sprachmodelle und KI
hubside
München, Germany
22 days ago
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Role details
Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Job source
Tech stack
Artificial Intelligence
Encodings
Continuous Integration
Python (Programming Language)
Machine Learning
Tensorflow
Unstructured Data
Pytorch
Retrieval-Augmented Generation
Large Language Models
Deep Learning
Machine Learning Operations
+1 more
Docker
Job description
- Konzeption und Implementierung skalierbarer ML-Pipelines für Training, Evaluation, Deployment und Optimierung
- Aufbau moderner Embedding- und Retrieval-Lösungen, insbesondere auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Entwicklung und Integration produktionsreifer KI-Anwendungen mit LLMs, Sprachverarbeitung, Transkription und semantischer Analyse
- Sicherstellung von Qualität, Performance, Stabilität und Kosteneffizienz durch geeignete Evaluierungs- und Monitoring-Verfahren
- Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering und Architektur zur Integration und kontinuierlichen Weiterentwicklung intelligenter Softwarefunktionen
Requirements
- Mehrjährige Berufserfahrung als AI Engineer, ML Engineer oder in einer vergleichbaren Position mit Fokus auf produktive KI-Systeme
- Praktische Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow und im Umgang mit strukturierten sowie unstrukturierten Daten
- Sehr gute Python-Kenntnisse sowie fundiertes Wissen in Machine Learning, Deep Learning und modernen Modellarchitekturen
- Kenntnisse in MLOps, CI/CD, Deployment, Monitoring und Container-Technologien wie Docker
Benefits & conditions
100 % Remote und deutschlandweites Arbeitsmodell Individuelle Weiterbildungsangebote, unter anderem über LinkedIn Learning, sowie attraktive Mitarbeitervorteile Flexible Zuschüsse von bis zu 60 € monatlich für Hansefit, EGYM Wellpass, Kinderbetreuung oder JobRad Aktienkaufprogramm, betriebliche Altersvorsorge und Angebote zur mentalen Gesundheit über TELUS Health 30 Tage Urlaub sowie eine Werbeprämie von 1000 Euro bei erfolgreicher Empfehlung
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