mit Hauptsitz in Landshut. ML Ops Engineer (m/w/d) Dienstort Landshut – bis A13 / bis EGr. 11 TV-L Ihr Einsatzbereich Wir setzen auf Innovation und Fortschritt im Bereich der Digitalisierung und der Künstlichen Intelligenz

und sich alle wohlfühlen. • Produktionsarchitektur gestalten: Du konzipierst und implementierst skalierbare ML-Architekturen für hochverfügbare Enterprise-Anwendungen. • Trainings- und Inferenzpipelines entwickeln: Du baust robuste Daten

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• Du blickst auf eine mehrjährige Erfahrung als Applied ML Engineer, Machine Learning Engineer oder ML Platform Engineer in einer praxisorientierten Senior-Rolle zurück. • Du beherrschst die theoretischen Grundlagen

• Du blickst auf eine mehrjährige Erfahrung als Applied ML Engineer, Machine Learning Engineer oder ML Platform Engineer in einer praxisorientierten Senior-Rolle zurück. • Du beherrschst die theoretischen Grundlagen

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in model compression, alignment, and fine-tuning of small GenAI and ML models. • Skilled in building evaluation suites and performing statistical analysis of model behaviour. • Practical knowledge of edge device constraints

GenAI and ML models.Skilled in building evaluation suites and performing statistical analysis of model behaviour.Practical knowledge of edge device constraints such as RAM, bandwidth, cache, and cold start.Professional English

-tuning of small GenAI and ML models. • Skilled in building evaluation suites and performing statistical analysis of model behaviour. • Practical knowledge of edge device constraints such as RAM, bandwidth, cache, and cold

& ML models to serve delightful use cases. • Solid Python and Java/Kotlin experience. • You know how to debug ambiguous GenAI failures and improve behavior through iteration. • You are hands-on with a bias for action

design and build high-performance search and query pipelines over PB-scale MDF4 and MCAP data lakes, enabling ML engineers to find relevant driving scenarios, sensor conditions, and edge cases across billions of records

PB-scale MDF4 and MCAP data lakes, enabling ML engineers to find relevant driving scenarios, sensor conditions, and edge cases across billions of records in seconds. Furthermore, you build and operate indexing and