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Michael Page Linkedin · Posted 2mo ago

KI / AI Engineer (m/w/d)

Hamburg, Hamburg, Germany

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Indexed description

  • Moderne Arbeitsbedingungen, flexible Arbeitszeiten
  • Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten und Karrierechancen

Firmenprofil

Ein international ausgerichtetes Technologieunternehmen mit starkem Innovationsfokus entwickelt digitale Produkte an der Schnittstelle von Software, Daten und modernster Fertigungstechnologie. In einem interdisziplinären Umfeld arbeiten Ingenieur:innen, Entwickler:innen und kreative Köpfe gemeinsam an zukunftsweisenden Lösungen. Die Kultur ist geprägt von Offenheit, Eigenverantwortung, flachen Hierarchien und dem Anspruch, Dinge neu zu denken.

Aufgabengebiet

  • Konzeption, Entwicklung und Betrieb skalierbarer KI‑ und Machine‑Learning‑Modelle sowie entsprechender Datenpipelines
  • Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Software Engineers und Product Manager:innen zur Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Lösungen
  • Entwicklung von Algorithmen für Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modelltraining
  • Integration von KI‑Modellen in bestehende Anwendungen und Systemlandschaften
  • Durchführung von Experimenten sowie Bewertung von Modellperformance und -qualität
  • Begleitung des gesamten Machine‑Learning‑Lebenszyklus von der Datenerhebung bis zum Monitoring im Betrieb

Anforderungsprofil

  • Abgeschlossenes Studium der Informatik, Künstlichen Intelligenz oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Mehrjährige Berufserfahrung als AI Engineer, Machine Learning Engineer oder in einer ähnlichen Rolle
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit gängigen ML‑ und Data‑Science‑Libraries (z. B. NumPy, Pandas, Scikit-learn)
  • Praxiserfahrung mit Deep‑Learning‑Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
  • Fundiertes Verständnis von Machine‑Learning‑Algorithmen, Datenstrukturen und Software‑Engineering‑Prinzipien

Vergütungspaket

  • Arbeit an hochinnovativen Produkten mit echtem Impact
  • Großer Gestaltungsspielraum und Einfluss auf technologische Entscheidungen
  • Interdisziplinäres Team mit offener Feedback‑ und Innovationskultur
  • Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege

Kontakt

Referenznummer: JN-052026-7012933

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