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) • Selbstständiger Transfer der Forschungsergebnisse in funktionierende Anwendungen Moderne Deep-Learning-Modelle sind leistungsstark, aber ressourcenintensiv. Dies verhindert ihren lokalen Einsatz auf eingebetteten Systemen und führt

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Recommender Systeme, Forecasting, Natural Language Processing, Deep Learning und Unsupervised Methoden • Darüber hinaus verfügst du bereits über Engineering-Erfahrung, sowohl generell als auch im Bereich KI/Machine Learning

- von klassischen Verfahren bis hin zu modernen Deep-Learning-Ansätzen Datenmanagement: Sie bereiten Daten auf, erstellen und betreiben Datenpipelines inklusive Debugging und Feature Engineering Modell-Deployment: Sie deployen Modelle

Ihre Aufgaben: * Modellentwicklung: Sie entwickeln, trainieren und optimieren AI-/ML-Modelle - von klassischen Verfahren bis hin zu modernen Deep-Learning-Ansätzen * Datenmanagement: Sie bereiten Daten auf, erstellen