Ingenieur für maschinelles Lernen bei Appotype in Appotype

Wir suchen einen talentierten und motivierten Junior/Mid Machine Learning Engineer zur Verstärkung unseres Teams. Wenn Sie einen Abschluss haben, sich für maschinelles Lernen und GenAI begeistern und Ihre Fähigkeiten im Umgang mit modernen Technologien weiterentwickeln möchten, ist dieses Angebot genau das Richtige für Sie.

Wir bieten:

• Attraktive Vergütung auf B2B-Basis
• Arbeiten Sie in einem dynamischen Team an modernen KI-Projekten
< li>Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung
• Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zur Remote-Arbeit

Voraussetzungen:

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder verwandte Bereiche
• Kenntnisse in maschinellem Lernen und GenAI
• Programmierkenntnisse in Python
• Gute Englischkenntnisse

Willkommen:

• Erfahrung in der Arbeit mit Open-Source-LLM-Modellen
• Praktische Kenntnisse der Bibliotheken PyTorch, Scopt und SKLearn < /li>
• Projekte oder Praktika im Zusammenhang mit maschinellem Lernen oder GenAI

Wir suchen einen talentierten und motivierten Junior/Mid Machine Learning Engineer zur Verstärkung unseres Teams. Wenn Sie einen Abschluss haben, sich für maschinelles Lernen und GenAI begeistern und Ihre Fähigkeiten im Umgang mit modernen Technologien weiterentwickeln möchten, ist dieses Angebot genau das Richtige für Sie.

Wir bieten:

• Attraktive Vergütung auf B2B-Basis
• Arbeiten Sie in einem dynamischen Team an modernen KI-Projekten < /li>
• Möglichkeit der beruflichen Weiterentwicklung
• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit der Fernarbeit
[Implementierung und Optimierung von Machine Learning- und GenAI-Modellen, Arbeiten mit Open-Source LLM-Modelle (Large Language Models), Verwendung von Python und den Bibliotheken Scopt (Scikit Optimize) und SKLearn, Zusammenarbeit mit dem Team zur Lösung von Problemen und Implementierung von KI-Lösungen, Dokumentation und Berichterstattung über Arbeitsergebnisse]
Anforderungen: Maschinelles Lernen, Python, KI, Git, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn
Tools: ClickUp, GIT, Agile, Scrum, Kanban.
Zusätzlich: Flexible Arbeitszeiten, Schulungsbudget, Flache Struktur, Kleine Teams, Internationale Projekte, Inhouse-Hack-Days, Startup-Atmosphäre, Kein Dresscode.