scikit-learn Jobs in Stuttgart

In dieser Rolle entwickelst du ML-Modelle und -Pipelines, optimierst deren Leistung und leitest Projekte zur Datenanalytik, während du Junior-Entwickler unterstützt und aktuelle Technologien erforschst.

In diesem Job entwickelst du ETL-Strecken mit SSIS, arbeitest an der Erstellung von Power BI Reports und optimierst Datenmodelle, während du auch ML-Lösungen mit Azure-Services speist.

In dieser Position entwickelst du ETL-Strecken mit SSIS und SSAS, optimierst TM-Modelle für die Cloud und erstellst Power BI Reports, während du an der Entwicklung von ML-Lösungen mit AI-Services und der Sicherstellung der Datenqualität arbeitest.

In dieser Rolle entwickelst du maschinelle Lernmodelle, führst explorative Datenanalysen durch und erstellst aussagekräftige Datenvisualisierungen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.

In dieser Position entwickelst du datenwissenschaftliche Lösungen für Kunden im Biopharma-Bereich, leitest Projekte zur Prozessentwicklung, und optimierst Zellkulturen mit innovativen Modellen und digitaler Zwillings-Technologie.

In diesem Job leitest du Modellprojekte von Datenaufnahme über Preprocessing bis zur Validierung: du entwickelst und kalibrierst hybride mechanistisch‑KI‑Modelle in Python (NumPy, Pandas, PyTorch/JAX), führst virtuelle Experimente durch und präsentierst die Ergebnisse Kunden.

In diesem Job entwickelst du robuste SaaS-Architekturen und automatisierte Datenpipelines, arbeitest eng mit Machine Learning-Teams und berätst Kunden in technischen Integrationen.

In dieser Rolle entwirfst und entwickelst du die Architektur einer cloud-nativen SaaS-Plattform, während du Schlüsselentscheidungen zu Infrastruktur und DevOps triffst und sicherstellst, dass die Entwicklung hochqualitative Softwarelösungen unterstützt.

In dieser Rolle entwickelst du Tracking- und Fusion-Algorithmen in C++, evaluierst Machine Learning-Modelle, integrierst sie in Software-Anwendungen und analysierst Sensordaten zur Optimierung der Systemleistungen.

In dieser Position führst du ein Data-Science-Team, entwickelst KI-Lösungen, steuerst agile Projekte, optimierst Prozesse und sorgst für technische Qualität durch Reviews und Best Practices im MLOps.

In dieser Rolle analysierst du große Datensätze, entwickelst ETL-Datenpipelines, arbeitest eng mit Stakeholdern zusammen und unterstützt das Team bei datenbasierten Lösungsansätzen sowie der Entwicklung prädiktiver Modelle.

In diesem Job entwickelst du ML-Modelle und -Pipelines, optimierst deren Leistung und leitest Projekte, während du Junior-Entwickler unterstützt und aktuelle AI/ML-Trends erforschst.

In dieser Position entwickelst du Machine-Learning-Modelle und KI-Lösungen, übernimmst Verantwortung für den gesamten ML-Lifecycle und arbeitest eng mit verschiedenen Teams, um effektive Systeme zu gestalten und neue Technologien zu evaluieren.