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

related field.At least five years of proven experience in application engineering with a track record of delivering for a large customer base.Strong engineering experience integrating GenAI & ML models to serve delightful use

und besitzen die folgenden gültigen Schweißerprüfungen nach DIN EN ISO 9606-2: • 131 BW W23 S t10 PA bs / 131 FW W23 S t10 PB ml / 131 BW W23 S t5 PA ssnb  • 141 FW W23 S t5 PB ml / 141 BW W23 S t5 PA ssnbLeistungen • Sicherer

-Frameworks.Kenntnisse in Azure, Azure DevOps und Cloud-basierten ML-Workflows.Deine VorteileDirekter Einfluss auf KI-Produkte mit realem Mehrwert für Städte und Kommunen. Viel Gestaltungsspielraum und Verantwortung ab Tag 1. Modernes

von SchweißbaugruppenZusatzqualifikationen: Idealerweise verfügst Du über folgende Schweißzertifikate: ISO 9606-1 135 P BW (FM1 S t15 PF ss nb) ISO 9606-1 135 P FW (FM1 S t15 PF ml)So arbeitest Du: Du arbeitest zuverlässig, verantwortungsbewusst

, CSS / SASS und JavaScript oder TypeScript, Java, Go), praktische Erfahrung im Bereich DevOps (z. B. CI/CD, Container, Infrastructure as Code) und Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, GCP) sowie Interesse an AI-/ML

(AI) oder maschinelles Lernen (ML) sammeln, gern als Data Analytics Manager, Data Engineer oder in ähnlicher Funktion.Mit Statistik, Analyseverfahren und Algorithmen kennst du dich jedenfalls aus - Erfahrung

Erfahrungen im produktiven Einsatz von KI/ML-Modellen, z. B. Feature Engineering, Training, Evaluation und Testing oder von Frameworks für agentische KI‑Systeme sind von Vorteilpraktische Erfahrungen mit Cloudera

Reinforcement Learning und moderner KI-/ML-Methoden, klassischer Regelungstechnik sowie Erfahrung mit Simulationsumgebungen, Versionsverwaltung und guten Software-Engineering-Praktiken sind wünschenswert.Eine selbstständige