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Stellenbeschreibung: Ingenieur für maschinelles Lernen (m/w/d)

Nutzen Sie diese Vorlage für die Stellenbeschreibung Ingenieur für maschinelles Lernen, um Software-Ingenieure anzuziehen, die sich auf Maschinenlernen spezialisieren. Sie können die Vorlage gerne basierend auf Ihren Anforderungen anpassen.

Die Aufgaben eines Ingenieurs für maschinelles Lernens umfassen:

  • Gestaltung und Entwicklung von Maschinenlern- und Deep-Learning-Systemen
  • Durchlauf von Maschinenlerntests und Experimenten
  • Einführung angemessener ML-Algorithmen

Stellenbeschreibung

Wir suchen nach einem Maschinenlerningenieur, der uns dabei hilft, künstliche Intelligenzprodukte zu erstellen.

Die Aufgaben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen umfassen das Erstellen von Maschinenlernmodellen und Umschulungssystemen. Um diese Arbeit erfolgreich zu erledigen, benötigen Sie außergewöhnliche Statistik- und Programmierkenntnisse. Wenn Sie zudem Kenntnis der Datenwissenschaft und der Softwareentwicklung haben, möchten wir Sie gerne kennenlernen.

Ihr ultimatives Ziel wird es sein, effiziente Selbstlernanwendungen zu gestalten und zu entwickeln.

Aufgaben

  • Erforschen und Umwandeln von Datenwissenschaftsprototypen
  • Gestaltung von Maschinenlernsystemen
  • Forschung und Einführung von angemessenen ML-Algorithmen und -Tools
  • Entwicklung von Maschinenlernanwendungen entsprechend der Anforderungen
  • Auswahl von angemessenen Datensätzen und Datendarstellungsmethoden
  • Durchlauf von Maschinenlerntests und Experimenten
  • Durchführung statistischer Analysen und Feineinstellung mithilfe der Testergebnisse
  • Ggf. Schulung und Umschulung von Systemen
  • Erweiterung der bestehenden ML-Bibliotheken und -Frameworks
  • Auf dem neuesten Stand von Entwicklungen im Fachbereich

Anforderungen

  • Nachgewiesene Berufserfahrung als Maschinenlerningenieur oder ähnlichem Bereich
  • Verständnis der Datenstrukturen, Datenmodellierung und Software-Architektur
  • Umfassende Kenntnis der Mathematik, Wahrscheinlichkeit, Statistik und Algorithmen
  • Fähigkeit, soliden Code in Python, Java und R zu schreiben
  • Vertrautheit mit Maschinenlern-Frameworks (wie Keras oder PyTorch) und Bibliotheken (wie scikit-learn)
  • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten
  • Fähigkeit, in einem Team zu arbeiten
  • Ausgezeichnete analytische und Problemlösungsfähigkeiten
  • Bachelor-Abschluss in Informatik, Mathematik oder ähnlichem Bereich; Master-Abschluss ist von Vorteil

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