(Senior) Applied ML Engineer IPAI (m / w / d)

Einleitungstext

Du möchtest den Aufbau von IPAI aktiv und hands-on mitgestalten?

Als Innovationsplattform für angewandte KI verfolgen wir das Ziel, Künstliche Intelligenz in Unternehmen und Institutionen erfolgreich in die Anwendung zu bringen. Mit IPAI haben wir uns die Ambition gesetzt, das “Global Home of Human AI” zu werden. Wir schaffen einen Raum für erfolgreiche KI-Transformation und Kollaboration, wodurch wir weiteres Momentum für einen echten KI-Hotspot in Europa generieren.

Als erfahrener und praxisorientierter Applied Machine Learning Engineer (m / w / d) bereicherst du das IPAI Engineering Team . Mit deinem Einsatz überführst du ambitionierte Ideen innerhalb des IPAI-Ökosystems in robuste End-to-End-ML-Systemen.

Dabei verbindest du die Bereiche Forschung, Infrastruktur und Anwendung. Die Rolle kombiniert "Forward-Deployed Engineering" mit Plattform-Denken : Hands-on, wo nötig; strategisch, wo erforderlich – immer mit dem Ziel, die IPAI Member und Partner erfolgreich zu machen.

Deine Aufgaben

• Interagiere als "Forward-Deployed Engineer" direkt mit den Teams unserer Partner, um Projektfortschritte zu sichern, technische Risiken zu minimieren und die Auslieferung zu beschleunigen.
• Entwickle Lösungen, die unsere IPAI-Member erfolgreich machen. Arbeite direkt mit Partnern zusammen, um ML-Lösungen für konkrete Probleme zu entwerfen, zu prototypisieren und zu implementieren.
• Decke den gesamten ML-Produktzyklus ab und trage zum Aufbau von End-to-End-ML-Systemen bei, die Daten- und Metadatenmanagement, Training, Evaluierung, Deployment und Monitoring umfassen.
• Übernehme den Technical Lead und biete Architekturberatung, um Teams bei der Auswahl von Tools, dem Systemdesign und der Abwägung von Vor- und Nachteilen moderner ML-Stacks zu unterstützen.
• Arbeite eng mit internen IPAI Fachbereichen (z.B. Partner Management, Produktstrategie etc.) zusammen und liefere Mehrwerte für das Offering von IPAI.
• Stärke das technologische Fundament von IPAI durch deinen Beitrag zu wiederverwendbaren Patterns und Plattform-Komponenten sowie durch Mentoring und das Teilen von Best Practices.