Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Projekte im Bereich Machine Learning und GenAI von Anfang bis Ende.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in München mit Fokus auf Datenwissenschaft und KI.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen und einer offenen Lernkultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in einem relevanten STEM-Feld und Erfahrung in Datenwissenschaft oder Softwareentwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
Leiten Sie Projekte unabhängig und von Anfang bis Ende, von der ersten Projektkommunikation über die Architektur bis zur endgültigen Implementierung.
Treiben Sie datengestützte Innovationen in enger Zusammenarbeit mit dem CTO und dem interdisziplinären Team.
Entwerfen und implementieren Sie RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines.
Integrieren Sie GenAI APIs und Open-Source-Modelle in Produktionslösungen für Kunden.
Entwickeln Sie moderne AI-Agenten-Workflows.
Entwickeln, trainieren und setzen Sie ML-Modelle von Anfang bis Ende ein.
Implementieren Sie Lösungen für Computer Vision und prädiktive Analytik.
Entwickeln Sie maßgeschneiderte Spezialsoftware, Visualisierungen, Edge-Compute-Plattformen und latenzarme Datensammler.
Analysieren Sie komplexe akustische Daten zur Anomalieerkennung und entwickeln Sie audio-basierte AI-Workflows weiter.
Entwerfen und bauen Sie robuste Datenpipelines für Cloud-, On-Premises- und Edge-Anwendungen.
Mathematisch modellieren, simulieren und optimieren Sie technische Systeme.
Anforderungen:
- Abgeschlossenes Studium (Master oder PhD) in Informatik, Data Science, Physik, Mathematik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren MINT-Fach.
- Wohnsitz in oder nahe München oder Bereitschaft, für die Position umzuziehen.
- Relevante praktische oder berufliche Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder Software Engineering.
- Ambitionierte Absolventen sind willkommen, sich mit relevanten praktischen Projekten, Open-Source-Beiträgen, Kaggle-Projekten oder starken Industriepraktika zu bewerben.
- Starke Kenntnisse in Python.
- Erfahrung mit gängigen Data Science- und ML-Bibliotheken in Produktionsumgebungen.
- Praktische Erfahrung mit C++, Cloud-Architekturen wie AWS oder Azure, Gen-AI-Frameworks wie LangChain oder Pydantic AI oder Containerisierung mit Docker oder Kubernetes ist ein großer Vorteil.
- Fähigkeit, komplexe technische Themen klar zu erklären und mit nicht-technischen Kollegen und Kunden zu kommunizieren.
- Proaktive, selbstgesteuerte und lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Offenheit für neue Aufgaben und technologische Herausforderungen sowie eine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen.
- Sehr gute Deutschkenntnisse.
- Gute Englischkenntnisse sind von Vorteil.
Kernkompetenzen:
Demonstriert Fachwissen in der Gestaltung und Implementierung von Machine Learning-Modellen, Datenpipelines und AI-Workflows, mit einer soliden Grundlage in Python und relevanten Data Science-Bibliotheken. Fähig, Projekte unabhängig zu leiten und komplexe technische Konzepte effektiv an verschiedene Stakeholder zu kommunizieren.
Hauptstichwörter im Lebenslauf:
- Entwicklung von Machine Learning-Modellen
- Design von Datenpipelines
- Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit Gen-AI-Frameworks
- Kenntnisse in Cloud-Architekturen
Hard Skills:
- Machine Learning
- Data Science
- Computer Vision
- Prädiktive Analytik
- RAG-Pipeline-Design
- Akustische Datenanalyse
- Mathematische Modellierung
- Softwareentwicklung
- Anomalieerkennung
- AI-Workflow-Design
Soft Skills:
- Proaktive Arbeitsweise
- Lösungsorientierter Ansatz
- Klare Kommunikation
- Offenheit für Lernen
- Zusammenarbeit
Branchenstichwörter:
- Data Science
- Machine Learning
- Künstliche Intelligenz
- MINT-Bereich
- Optimierung technischer Systeme
- Cloud-Anwendungen
- Produktionsumgebungen
- Visualisierungen
- Latanzarme Datensammlung
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Werkzeuge & Technologien:
- Python
- C++
- AWS
- Azure
- Docker
- Kubernetes
- LangChain
- Pydantic AI
- Open-Source-Modelle
- Edge-Compute-Plattformen
Standorte
Data Scientist, AI Engineer – Focus on Machine Learning & GenAI Arbeitgeber: Jobtailor
Als Front Office Supervisor in unserem dynamischen Team bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem unterstützenden und freundlichen Arbeitsumfeld zu wachsen. Wir legen großen Wert auf die berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter und bieten regelmäßige Schulungen sowie die Chance, Verantwortung zu übernehmen. Unsere Lage ermöglicht es Ihnen, Teil einer lebendigen Gemeinschaft zu sein, während Sie gleichzeitig die Standards unseres Franchise-Partners einhalten und unseren Gästen einen unvergesslichen Aufenthalt bieten.
