Du baust smarte KI-Helfer, die allen langweilige Routine abnehmen: Sie lesen Mails, checken das Anliegen und schicken z.B. den Fall direkt ins richtige Team. Mit modernen Cloud-Services stellst du sicher, dass die KI bei Spitzenlast hochfährt und danach wieder runter – schnell für Kund:innen, kostenschonend für die Firma
1
Du baust smarte KI-Helfer, die allen langweilige Routine abnehmen: Sie lesen Mails, checken das Anliegen und schicken z.B. den Fall direkt ins richtige Team. Mit modernen Cloud-Services stellst du sicher, dass die KI bei Spitzenlast hochfährt und danach wieder runter – schnell für Kund:innen, kostenschonend für die Firma
2
Betrieb und Weiterentwicklung von KI-Systemen (z. B. LLMs, RAG, AI-/ML-Ops, AI-Tools) - Analyse und Verwertung von Maschinendaten - Anforderungsanalyse und Projektmitarbeit in enger Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen - Entwicklung und Umsetzung einer unternehmensweiten KI-Strategie
3
Künstliche Intelligenz im Unternehmen, Betrieb von LLMs + Ragging, Unterstützung bei Software Entwicklungsprojekten, Aufsetzen und Betrieb von AI Werkzeugen und Tools, Schulung von AI Werkzeugen, generelle Ausrichtung einer AI Strategie, AI- und ML-Ops
4
Arbeiten im Team mit modernsten Tools (z.B. ML .NET, TensorFlow, Scikit-Learn, Keras, SonarCloud, Azure DevOps, Visual Studio 2022) - Neu- und Weiterentwicklung von Softwarelösungen mittels Machine Learning - Mitarbeit an der Realisierung von hochmodernen .NET- und Angular-basierten Lösungen
5
Test Strategy & Design: Design, implement, and maintain comprehensive automated test suites specifically tailored for AI/ML systems, covering unit, integration, and end-to-end scenarios. CI/CD Integration: Integrate testing workflows into the Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) pipelines, managing …
6
Arbeiten im Team mit modernsten Tools (z.B. ML .NET, TensorFlow, Scikit-Learn, Keras, SonarCloud, Azure DevOps, Visual Studio) - Neu- und Weiterentwicklung von Softwarelösungen mittels Machine Learning - Mitarbeit an der Realisierung von hochmodernen .NET- und Angular-basierten Lösungen
7
The conductivity needs to be measured, for example, during homogenization, heating for extrusion or rolling, and during heat aging, to be able to make predictions about the end product quality using machine learning or physical models
8
Entwicklung und Umsetzung von Machine-Learning-Modellen für Business-Anwendungen - Analyse großer Datenmengen (strukturierte und unstrukturierte Daten) zur Mustererkennung und Prognose - Auswahl und Implementierung geeigneter Algorithmen (z. B
9
Erste erfolgreich absolvierte Semester in den Studienrichtungen Wirtschaftsinformatik, Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang - Sehr gute analytische und konzeptionelle Fähigkeiten … Maschinelles Lernen und damit verbundene Technologien (R, Python, Azure ML)
10