MLflow Jobs in Nordrhein-Westfalen

In diesem Job entwickelst du robuste ML-Algorithmen zur Gestenerkennung auf Fahrzeugseiten, führst Echtzeit-Inferenz durch und übernimmst die End-to-End-Ownership der gesamten ML-Pipeline bis zum Edge-Deployment.

In dieser Position entwickelst du robuste ML-Algorithmen zur Gestenerkennung basierend auf Sensordaten, managst die gesamte ML-Pipeline und implementierst die Modelle auf Edge-ECUs mit Fokus auf Echtzeitfähigkeit.

In dieser Rolle unterstützt du den Aufbau von KI-Plattformen in Cloud-Umgebungen und arbeitest an der Implementierung von MLOps-Tools, KI-Pipelines sowie dem Modell-Serving und der Optimierung von KI-Workloads.

In dieser Position entwickelst du robuste Datenarchitekturen, pflegst Datenpipelines und unterstützt das Team bei der Einführung neuer Technologien, während du große Datensätze für Machine Learning aufbereitest.

In dieser Position entwickelst du datenbasierte Lösungen durch den Einsatz von Machine Learning und KI, berätst Fachbereiche strategisch und integrierst neue Datenquellen in moderne Data-Lake-Architekturen.

In dieser Position designst du CI/CD-Pipelines für KI-Modelle, verwaltest eine Model Registry und entwickelst Automatisierungs-Workflows auf Kubernetes, während du eng mit DevOps-Teams zusammenarbeitest.

In dieser Funktion entwickelst du datenbasierte Produkte und analysierst Operations-Daten, um Optimierungspotenziale in den Bereichen Aircraft, Airport und Crew zu identifizieren und Empfehlungen auszusprechen.

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 Rolle entwickelst du automatisierte Daten- und Modellpipelines und gewährleistest deren stabilen Betrieb in Zusammenarbeit mit unserer IT-Infrastruktur.

Konzeption und Implementierung: Du konzipierst und implementierst innovative AI-Lösungen für unterschiedliche Branchen mit starkem Fokus auf Cloud-Infrastrukturen. Optimierung und Automatisierung: Du unterstützt uns bei der Optimierung und...