AI Engineer - Computer Vision & MLOps

E.ON
Landshut, Germany
2 months ago

Role details

Contract type
Temporary contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German

Tech stack

Unity 3d Geographic Information Systems Artificial Intelligence Computer Vision Microsoft Azure Cloud Computing Extract Transform Load (ETL) Apache Hive Python (Programming Language) Machine Learning SAP (Applications) SQL Databases
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Data Processing Feature Engineering Data Lakes Pyspark Information Technology Machine Learning Operations Restful APIs Databricks

Job description

Machine-Learning-Lösung, die mit Daten die Verwaltung und Pflege von Assets im Netzgeschäft optimiert. Eine Aufgabe, die herausfordert * Produktentwicklung und Betrieb: In Deiner Rolle entwickelst, stabilisierst und betreibst Du ein produktives KI-/Machine-Learning-Produkt inklusive Monitoring im Umfeld Predictive Maintenance. * Modellunterstützung: Bei Feature Engineering, Retraining, Evaluation und Qualitätssicherung von ML-Modellen bringst Du Dich aktiv ein. * Daten- und ML-Pipelines: Die Betreuung und Optimierung von ML- und Datenpipelines in Databricks übernimmst Du inklusive Jobs, Workflows, Cluster-Management und Fehleranalyse. * Datenverarbeitung: Bestehende Datenverarbeitungsstrecken entwickelst Du weiter, insbesondere mit Python, PySpark/Spark SQL, Delta Lake sowie SAP-/GIS-Datenquellen, REST-Schnittstellen und SQL-Datenbanken. * Zusammenarbeit und Übergaben: In enger Abstimmung mit Fachbereich, IT, Data Science und Betrieb sorgst Du für saubere Dokumentation und

Requirements

nachvollziehbare Übergaben. Ein Background, der überzeugt * Qualifikation: Ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einer quantitativen Disziplin wie Data Science, KI, Informatik, Mathematik oder Physik oder eine vergleichbare Qualifikation bringst Du mit. * Technische Erfahrung: Sehr gute praktische Kenntnisse in Python sowie PySpark/Spark SQL zeichnen Dich aus, idealerweise mit Erfahrung im produktiven Einsatz von Databricks. * Datenpipelines: Erfahrung im Aufbau, Betrieb und der Weiterentwicklung von ETL-/ELT-Pipelines, bevorzugt mit SAP-/GIS-Daten, REST-APIs oder externen SQL-Datenbanken, hast Du bereits gesammelt. * Plattform- und Cloud-Know-how: Mit Cloud-nahen Datenplattformen, vorzugsweise Azure, Delta Lake, Unity Catalog, Blob Storage und SQL-Datenbanken, bist Du vertraut. * Machine Learning & Betrieb: Berührungspunkte mit Machine Learning, etwa Feature Engineering, Modellbewertung oder Retraining, sowie ein grundlegendes Verständnis technischer Betriebsaspekte bringst Du mit.

  • Arbeitsweise und Kommunikation: Du arbeitest strukturiert, übernimmst Verantwortung für eigene Tasks und kannst technische Sachverhalte verständlich vermitteln. * Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Dein Profil ab. Inklusion Show in English OFFON Uns ist wichtig, Menschen mit Behinderung ein faires Bewerbungsverfahren zu ermöglichen, in dem sie ihr Bestes zeigen können. Daher wird unsere Schwerbehindertenvertretung frühzeitig in das Verfahren einbezogen. Bitte teile uns über das Bewerbungsformular mit, ob du technische oder organisatorische Anpassungen für das Bewerbungsverfahren benötigst. Wir stellen diese gern zur Verfügung. Wenn es dir nicht möglich ist, dich online zu bewerben und du stattdessen mit jemandem sprechen möchtest, kontaktiere bitte deinen lokalen Recruiter. Zur Original Anzeige

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