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Entwicklung, Training und Deployment von Machine-Learning-Modellen für Produktionsbetrieb. Aufbau und Wartung von End-to-End-ML-Pipelines (Datenvorbereitung, Feature-Engineering, Modelltraining, Monitoring, etc.). Sicherstellung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit durch Best Practices (CI/CD, MLOps, Testing).
Wir kümmern uns um «on-premise» KI-Lösungen. Dazu bauen und betreuen wir unsere eigne Plattform LLARA, welche zum Deployment und der Interaktion mit ML-Modellen da ist. Wir unterstützten interne und externe Kunden in allen Themen rund um KI und ML.
Bachelor oder Master-Abschluss in Computer Science oder benachbartem Gebiet
Starke Kenntnisse in Software-Engineering in Python, TensorFlow, PyTorch, und weiteren ML-Frameworks, sowie Docker, Kubernetes, APIs und Testing, CI/CD, Versionierung mit Git, etc.
Erfahrung in Machine-Learning-/MLOps/DevOps-Umfeld oder als Pre-Sales- oder Software Engineer von Vorteil
Teamorientierte Arbeitsweise mit Schwerpunkt auf Zusammenarbeit und Anpassungsfähigkeit
Sehr gute Englisch- und/oder Deutschkenntnisse