Du baust smarte KI-Komponenten, die datengetriebene Geschäfts- und Produktionsprozesse spürbar schneller, stabiler und effizienter machen - Du konzipierst, trainierst und rollst ML-Modelle für Use Cases wie Predictive Maintenance, Prozessoptimierung & Co
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PhD in Computer Science or a related field such as Electrical Engineering, Statistics, Mathematics, Mechatronics, or Physics. At least 4 years of practical experience in AI/ML and data science, ideally applied to real-world problems
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Automatisierung von ML-Workflows (Infrastructure as Code): Du automatisierst Bereitstellungsprozesse und ML-Pipelines mithilfe von Technologien wie Ansible oder Terraform. MLOps-Beratung und Systemadministration: Du berätst Kunden ganzheitlich an der Schnittstelle zwischen DevOps, Systemadministration und …
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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
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Abgeschlossenes Studium der Informatik, Künstlichen Intelligenz, Data Science, Software Engineering oder eine vergleichbare Ausbildung. Berufserfahrung (idealerweise 1-3 Jahre oder mehr) in der Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Lösungen
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Know-how: Du beherrschst ETL/ELT-Prozesse aus dem Effeff und hast ein tiefes Verständnis für Datenmodellierung (z.B. Star-Schema, Data Vault) und bringst idealerweise erste praktische Erfahrung mit Machine Learning, generativer AI oder API-Integrationen mit
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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)
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Abgeschlossenes Studium der Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Künstlichen Intelligenz oder einer vergleichbaren Fachrichtung - Erfahrung im Bereich Data Science, Machine Learning oder Predictive Analytics - Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Java und Cloud-Techologien (z
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Leading and managing AI projects in the areas of machine vision, deep learning, and industrial image processing … Completed technical education (apprenticeship, HTL, university of applied sciences, university) in computer science, software engineering, automation technology, or a comparable field
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Leitung und Steuerung von Softwareentwicklungsprojekten im Microsoft-Technologieumfeld (.NET, C#) - Leitung und Steuerung von KI-Projekten im Bereich Machine Vision, Deep Learning und industrieller Bildverarbeitung - Verantwortung für Projektplanung, Ressourcenmanagement, Budget und Termineinhaltung
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