Kubeflow Jobs in Hessen

In dieser Rolle entwirfst du skalierbare Architekturen für KI-Lösungen, führst multidisziplinäre Teams, integrierst Plattformen wie TensorFlow oder PyTorch und sicherst die Einhaltung von Richtlinien und Ethik im AI-Einsatz.

In dieser Rolle entwickelst du AI- und ML-Modelle, optimierst Datenpipelines für effektives Datenmanagement und deployst diese in Cloud-Umgebungen. Zudem testest und verbesserst du kontinuierlich bestehende Modelle im Team.

In diesem Job analysierst du Anforderungen mit Fachbereichen, visualisierst Daten und wendest KI-Methoden an, während du in Forschungsmöglichkeiten neueste Technologien testest.

In dieser Position entwickelst du eine sichere Dateninfrastruktur, implementierst ETL-Pipelines und unterstützt KI-Teams bei der Datenaufbereitung, während du mit verschiedenen Fachdisziplinen zusammenarbeitest.

In dieser Position entwickelst und konfigurierst du maßgeschneiderte Agentic AI-Lösungen für Kunden in Europa, arbeitest eng mit interdisziplinären Teams zusammen und optimierst Geschäftsprozesse durch innovative KI-Anwendungen.

In dieser Rolle konzipierst du moderne Daten- und AI-Architekturen, entwickelst skalierbare Machine-Learning-Pipelines und optimierst Modelle, während du innovativen Technologien wie Generative AI und MLOps-Tools arbeitest.

In diesem Job unterstützt du ML Engineers und Data Scientists bei der Weiterentwicklung von GenAI und ML Ökosystemen, indem du Anforderungen in Code umsetzt und MLOps Pipelines aufbaust.

In dieser Rolle entwickelst du komplexe Data-Science-Produkte, trainierst ML-Modelle und automatisierst MLOps-Pipelines, um stabile Deployments in der Kreditanalyse und Zahlungsoptimierung zu gewährleisten.

In dieser Rolle entwickelst du fortschrittliche Data-Science-Lösungen, trainierst Machine-Learning-Modelle, integrierst sie in produktive Systeme und automatisierst MLOps-Pipelines für stabile Einsätze sowie Optimierungen.

In dieser Position entwickelst du KI- und ML-Plattformen, optimierst bestehende Lösungen wie Dataiku und automatisierst Release-Pipelines, um Data Scientists beim Modellmanagement über den gesamten Lebenszyklus zu unterstützen.

In dieser Rolle entwickelst du Data-Science-Lösungen, integrierst Machine-Learning-Modelle in produktive Systeme und baust leistungsfähige MLOps-Pipelines zur Automatisierung und Optimierung.

In dieser Position konzipierst du moderne KI- und ML-Plattformen, optimierst bestehende Systeme und etablierst effiziente MLOps-Pipelines zur Automatisierung des Machine-Learning-Lebenszyklus.

In dieser Position unterstützt du Entwickler und Data Scientists bei der Weiterentwicklung eines zukunftsorientierten ML-Ökosystems, indem du Anforderungen in Code übersetzt und ML Pipelines aufbaust.