AI Engineer (m/w/d) - Computer Vision & MLOps (Hamburg, DE)
Vor allem bei uns. Mit dir gemeinsam wollen wir digitale Produkte und Services für unsere Kunden entwickeln, um damit die Zukunft aktiv zu gestalten. Bist auch du gierig auf Neues und hast richtig Spaß an Tempo? Dann bewirb dich als AI Engineer (m/w/d) - Computer Vision & MLOps. So machen wir die Energiewende. Die Position ist auf 2 Jahre befristet. Du willst KI nicht nur im Notebook ausprobieren, sondern produktiv einsetzen?
Bei uns bist Du Teil eines agilen Produktteams und arbeitest an der Weiterentwicklung und dem Betrieb einer Computer-Vision-Lösung, die Montagebilder aus dem Netzgeschäft automatisiert prüft und damit Qualitätssicherung direkt in der Praxis unterstützt.
Unsere KI erkennt verschiedene QS-Merkmale auf Bildern von Zählermontagen. Die Modelle sind selbst trainiert, laufen produktiv in Azure und werden kontinuierlich verbessert. Über APIs, mobile Apps und Power-BI-Dashboards kommen die Ergebnisse direkt bei Monteuren, Fachbereichen und Kunden an.
Kurz gesagt: Du baust KI, die wirklich genutzt wird. Eine Aufgabe, die herausfordert
- Modellentwicklung und Integration: In Deiner Rolle entwickelst Du Computer-Vision- und KI-Modelle, machst sie produktionsreif und integrierst sie in bestehende Backend-Systeme.
- Qualitätssicherung der Modelle: Die Qualität der Modelle stellst Du durch kontinuierliche Analyse von Trainingsdaten, Fehlerbildern und relevanten Metriken sicher.
- Betrieb und Weiterentwicklung: Für den stabilen Betrieb der Services in Azure übernimmst Du Verantwortung und treibst die Weiterentwicklung von MLOps-, Deployment- und Monitoring-Prozessen voran.
- Zusammenarbeit mit Stakeholder:innen: Als technische Ansprechperson arbeitest Du eng mit Fachbereichen und Kund:innen zusammen und unterstützt Auswertungen sowie KPI-Erstellungen, unter anderem mit Power BI.
- Innovationsbeitrag: Bei der Identifikation neuer KI-Anwendungsfälle bringst Du Dich aktiv ein und gestaltest die Weiterentwicklung der bestehenden Lösungen mit.
- Qualifikation: Du bringst ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einer quantitativen Disziplin wie Data Science, KI, Informatik, Mathematik oder Physik oder eine vergleichbare Qualifikation mit.
- Fachliche Erfahrung: Praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI- oder Machine-Learning-Lösungen zeichnet Dich aus, idealerweise im Bereich Computer Vision oder OCR.
- Technisches Know-how: Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und hast Erfahrung mit Cloud-Umgebungen, idealerweise Azure, sowie mit CI/CD und Git.
- Produktionsnähe: Im Umgang mit APIs, Backend-Integration und dem Betrieb produktiver Systeme fühlst Du Dich sicher; Kenntnisse in MLOps, Databricks, New Relic, Power BI oder mobilen App-Backends sind ein Plus.
- Arbeitsweise und Kommunikation: Eine strukturierte Arbeitsweise, Verantwortungsbewusstsein für eigene Tasks und die Fähigkeit, technische Sachverhalte verständlich zu kommunizieren, bringst Du selbstverständlich mit.
- Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Dein Profil ab.
Für weitere Informationen zum Bewerbungsprozess wende dich bitte an Chung Huynh ([email protected]), bei Fragen zur Stelle melde dich bei Irene Sturm ([email protected]). Oder bist du jetzt schon überzeugt, dass dies der nächste Schritt in deiner Karriere sein soll? Dann registriere dich jetzt und bewirb dich für die Aufgabe als AI Engineer (m/w/d) - Computer Vision & MLOps (ID 244162 ).
Was du sonst noch wissen solltest:
Standort: Hamburg, Essen, Hannover, Landshut, Würzburg, Potsdam
Beschäftigungsart: Befristet
Abteilung: PM-D
Funktionsbereich: IT/Digitalisierung
Arbeitsmodell: Hybrid
Beschäftigungsart: Teil- oder Vollzeit
Startzeitpunkt: ab sofort Mit unserer offenen und wertschätzenden Unternehmenskultur heißen wir alle Menschen willkommen. Denn wir sind davon überzeugt, dass uns Unterschiede bereichern. Die Integration von Menschen mit Behinderung entspricht unserem Selbstverständnis und wir begrüßen daher deren Bewerbung. Wir sind ein Top-Arbeitgeber!
Überzeuge dich selbst:
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