Applied AI Engineer / Machine Learning Engineer (m/w/d)
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(Senior) Data Scientist (m/w/d)
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Praktikum im Themenfeld: Künstliche Intelligenz für Sensordaten
Mikroelektronische Schaltungen und Systeme —Duisburg
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Junior Softwareentwickler:in
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Data Scientist Sales Data Hub (gn) full-time / part-time (hybrid)
DKV EURO SERVICE GmbH + Co. KG —Ratingen
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Quereinstieg als Prompt Engineer (m/w/d) – 100% remote
mycareernow GmbH —Oberhausen
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Data Scientist (m/w/d) – Computer Vision & KI
HOCHTIEF Aktiengesellschaft —Essen
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Data Engineer (gn) full-time/part-time (hybrid)
DKV EURO SERVICE GmbH + Co. KG —Ratingen
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Werkstudent IT-Entwicklung (m/w/d)
WKS Druckholding GmbH —Essen
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Abschlussarbeiten im Themenfeld: Effiziente, adaptive und dezentrale KI
Mikroelektronische Schaltungen und Systeme —Duisburg
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Associate Manager & IoT Engineer (all genders)
Accenture —Essen
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Senior Data Scientist (gn) fulltime/parttime (hybrid)
DKV EURO SERVICE GmbH + Co. KG —Ratingen
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Data Engineer (m/w/d)
Coroplast Fritz Müller GmbH & Co. KG —Wuppertal
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BI-Spezialist (m/w/d)
EMKA Beschlagteile —Velbert
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Leistungen

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Qualifikationen

Azure
Informatik
PyTorch
Computer vision
NumPy
Künstliche Intelligenz (KI)
Git
Englisch
Pandas
Docker
Machine Learning
Continuous Integration
Softwareentwicklung
GitHub
Softwaretest
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Job number

HTPPP00437

Country

Germany

Location

Essen

Functional area

IT

Contact Person

Damian Knaak

Division

Wir sind ein KI-getriebenes SaaS-Startup und entwickeln datenintensive Lösungen für die digitale Erfassung und Bewertung von Straßeninfrastruktur. Unsere Systeme analysieren große Mengen visueller Daten und unterstützen Städte dabei, ihre Infrastruktur effizienter zu managen. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir Dich zum nächstmöglichen Zeitpunkt in unbefristeter Anstellung am Standort Essen als

Applied AI Engineer / Machine Learning Engineer (m/w/d)

Deine Aufgaben

Integration und Produktivsetzung moderner KI-Modelle in unsere Softwareplattform.
Entwicklung skalierbarer Daten-, Inferenz- und Trainingspipelines für Computer-Vision-Anwendungen.
Weiterentwicklung unserer Lösungen
Aufbau und Betrieb verteilter KI-Workloads mit Kubernetes und Ray Serve.
Qualitätssicherung, Testing und Monitoring von KI-Systemen im produktiven Einsatz.
Enge Zusammenarbeit mit Product, Software Engineering und Data Science.

Dein Profil

Must-have

Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. relevante Praxiserfahrung.
Exzellente Programmierfähigkeiten in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Git, CI/CD, Testing).
Erfahrung mit PyTorch, Transformers, NumPy und Pandas.
Sicherer Umgang mit GitHub und modernen Entwicklungsprozessen.
Erfahrung mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines.
Strukturierte und pragmatische Arbeitsweise mit Fokus auf produktive Lösungen.
Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Nice-to-have

Erfahrung mit Ray Serve oder vergleichbaren Serving-Frameworks.
Kenntnisse in Azure, Azure DevOps und Cloud-basierten ML-Workflows.

Deine Vorteile

Direkter Einfluss auf KI-Produkte mit realem Mehrwert für Städte und Kommunen.
Viel Gestaltungsspielraum und Verantwortung ab Tag 1.
Modernes Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen.
Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das Beste aus zwei Welten: Startup-Dynamik und die Sicherheit eines internationalen Konzerns.

Haben wir Dein Interesse geweckt?

Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbungsunterlagen über unser Online-Formular. Bei Fragen steht Dir Damian Knaakgerne zur Verfügung.

Wer wir sind

HOCHTIEF ist ein technisch ausgerichteter, globaler Infrastrukturkonzern mit führenden Positionen in seinen Kernaktivitäten Bau, Dienstleistungen und Konzessionen/Public-Private-Partnerships (PPP) und mit Tätigkeitsschwerpunkten in Australien, Nordamerika und Europa.

EDGITAL, ein Spin-off von HOCHTIEF, digitalisiert Straßen und ihre Umgebung, bewertet sie mithilfe von KI und macht ihr Management für Städte einfacher und effizienter. So helfen wir Kommunen, trotz Fachkräftemangel und knapper Budgets, ihre Infrastruktur besser zu erfassen, zu erhalten und zu optimieren.

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