Applied AI & Optimization Engineer

• Du fokussierst dich auf die mathematische Optimierung, das Modellverhalten und die Maximierung der Output-Qualität unserer KI-Systeme
• Du übernimmst das Hyperparameter-Tuning und führst tiefgehende Modell-Evaluierungen durch
• Du entwickelst und optimierst das Post-Processing von Modell-Outputs mittels intelligentem Thresholding und Filterung
• Du begleitest unsere Modelle auf dem Weg in den produktionsnahen Einsatz und stellst deren Zuverlässigkeit sicher

• Du bringst einen starken mathematischen Hintergrund mit (insbesondere in den Bereichen Optimierung und Statistik)
• Du bist sicher im Umgang mit Python sowie den gängigen Bibliotheken wie NumPy, PyTorch oder vergleichbaren Frameworks
• Du besitzt fundierte Erfahrung im Hyperparameter-Tuning und der systematischen Modell-Evaluierung (Precision/Recall, FP/TP-Analyse)
• Du beherrschst das Post-Processing von Outputs (Thresholding, Filterung) in der Praxis
• Du hast optional Erfahrung mit CLIP oder ähnlichen Modellen, Embeddings und Similarity Scoring gesammelt
• Du bringst idealerweise Kenntnisse über prompt-basierte Bild-/Textmodelle sowie Anomaly Detection / Scoring-Systeme mit
• Du hast optional Erfahrung mit produktionsnahen KI-Systemen (insb. Monitoring und Drift-Erkennung)
• Du bringst sehr gute Deutschkenntnisse mit

• Flexible Arbeitszeitgestaltung
• Modern ausgestatteter Arbeitsplatz mit Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
• Freundliches und kollegiales Arbeitsklima
• Individuelle Einarbeitung und geförderte Weiterbildungsangebote
• Spannende und innovative Projekte mit herausfordernden Aufgaben, bei denen Du früh Verantwortung übernimmst
• Eine Unternehmenskultur, in der deine Meinung gefragt ist und Du mit Deinen Ideen etwas bewegen kannst

Wir haben dein Interesse geweckt?

Staige ist vielfältig. Wir sind davon überzeugt, dass Vielfalt eine wichtige Voraussetzung ist, um außergewöhnliche Produkte zu schaffen. Das fängt bei unserem Team an. Daher haben wir eine Kultur frei von Diskriminierung geschaffen, die diverse Teams begünstigt und nicht nach Rasse, Religion, Hautfarbe, Herkunft oder anderen persönlichen Merkmalen filtert.