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Machine learning engineer • leipzig
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Rolle im technischen Vertriebsprozess und unterstützt unsere OEM-Partner dabei, unsere IT-Security-Lösungen erfolgreich in ihr Angebot zu integrieren.
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Senior Machine Learning / AI Engineer (all genders)
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Praktikum Data Science
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Cybersecurity Engineer (m / w / d)
Gallmond GmbHLeipzig, Deutschland Du entwickelst die Sicherheit einer globalen IT-Infrastruktur weiter und setzt innovative Ansätze zur Erkennung von Cyberbedrohungen um.
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Online Data Research - German - Remote
TELUS Digital, LeipzigHomeoffice
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Machine Learning Operations Engineer (m / w / d)
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Manager Anti-Financial-Crime (all genders)
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Praktikant (m / w / d) Unternehmens- & Arbeitssicherheit, Brand- & Umweltschutz mit Schwerpunkt Digitalisierung und E-Learning
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MACHINE LEARNING CONSULTANT
Machine Learning ReplyLeipzig Du bist maßgeblich daran beteiligt, wenn wir spannende Lösungen in den Bereichen.Lösungen für maschinelles Lernen unter Verwendung von.
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WomenTech NetworkLeipzig, Germany Bist du bereit für eine spannende Herausforderung als Learning Services Specialist (m / w / d)?.Als Learning Services Specialist (m / w / d) bist du für die konzeptionelle Gestaltung von Trainingsprogramme...Mehr anzeigenZuletzt aktualisiert: vor 18 Tagen
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BearingPointLeipzig Junior) Consultant Data Science and Artificial Intelligence (m / w / d).Berlin, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Hamburg, Leipzig, München, Stuttgart, Walldorf.
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StellenbeschreibungBerufserfahrung im Machine Learning : Du verfügst über mindestens drei bis fünf Jahre einschlägige Berufserfahrung mit ausgeprägtem ML-Hintergrund und Erfahrung in der Erstellung, Bereitstellung und Pflege von ML-Modellen in der Produktion. Akademischer Hintergrund : Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in der Fachrichtung Informatik, Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbares Studium mit relevantem Bezug. Technische Fähigkeiten in Python & ML : Du besitzt ausgeprägte Kenntnisse in Python und den gängigen Machine Learning-Bibliotheken und hast praktische Erfahrungen mit MLOps-Tools wie MLflow, KubeFlow o.ä. Umgang mit großen Datenmengen : Du hast Erfahrungen im Umgang mit großen Datenmengen und berücksichtigst dabei Aspekte wie Performance, Skalierbarkeit und Datenqualität. Infrastructure as Code Kenntnisse : Du bringst Erfahrungen im Einsatz von Infrastructure as Code, z.B. mit Terraform oder ARM, in ML- oder AI-Umgebungen mit. Sprachkenntnisse : Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
DEINE ROLLE
- ML-Modelle entwickeln & produktiv setzen : Du entwickelst Machine Learning-Modelle, überführst sie in produktive Umgebungen und verantwortest deren kontinuierliche Pflege und Weiterentwicklung.
- MLOps-Prozesse gestalten : Du setzt MLOps-Tools wie MLflow oder KubeFlow ein, um reproduzierbare Trainings-, Deployment- und Monitoring-Prozesse für ML-Modelle zu etablieren.
- Datenbasis aufbereiten : Du arbeitest mit großen Datenmengen, bereitest Daten für ML- und AI-Anwendungen auf und stellst deren Qualität und Nutzbarkeit sicher.
- ML-Lösungen in IT-Landschaften integrieren : Du integrierst ML-Modelle in bestehende Applikationen, Services und Cloud-Umgebungen und arbeitest dabei eng mit Data Engineers und Softwareentwickler : innen zusammen.
- Infrastructure as Code : Du unterstützt den Aufbau und Betrieb von ML-Umgebungen mit Infrastructure as Code, z. B. auf Basis von Terraform oder ARM.
- Innovation und Teamgeist : Du arbeitest in agilen Teams, denkst „out of the box“ und bringst neue Ideen und Technologien im Bereich Machine Learning und AI aktiv ein.
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