KI-Ingenieur (m/w/d) in payever

Wir haben gerade eine neue freiberufliche Remote-Vollzeitstelle als KI-Ingenieur in unserem deutschen Fintech-Unternehmen eröffnet, das 2013 gegründet wurde und über 5.000 Unternehmen in 9 europäischen Ländern betreibt. Unser „payever CommerceOS“ betreibt 28 Geschäftslösungen, darunter Online-Shop, Zahlungssystem und Messaging und Marketing, um Unternehmen bei der Gründung, Führung und beim Wachstum zu unterstützen. WARUM BEI UNS BEITRETEN? Arbeiten Sie langfristig remote mit uns. Verdienen Sie ein tolles Gehalt in USD. Erhalten Sie eine sichere Bezahlung als Freiberufler von einem deutschen Unternehmen. Wachsen Sie professionell. WIE BEKOMMEN SIE DIESEN JOB1. Klicken Sie auf „Übernehmen“2. Buchen Sie ein Assessment3. Excel bei den Tasks4. Erhalten Sie einen Vertrag (innerhalb von 24 Stunden). Praktische Erfahrung mit Modellen wie TFGPT2LMHeadModel für Sequenz-zu-Sequenz-Lernen, besonders geeignet für die Entwicklung von Konversations-KI-Systemen wie Chatbots.Textklassifizierungsexpertise: Kenntnisse in der Erstellung von Textklassifizierungsmodellen für Aufgaben wie Produktkategorisierung, Nutzung großer Datensätze.Python-Programmierung Fähigkeiten: Gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die für die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenmanipulation und Modellbereitstellung unerlässlich sind. Zusätzliche Anforderungen: Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache: Vertrautheit mit NLP-Techniken und -Algorithmen, einschließlich Sentimentanalyse, Erkennung benannter Entitäten und semantisches Verständnis. um die Fähigkeiten von Chatbots und Textklassifizierungsmodellen zu verbessern.Datenvorverarbeitungstechnik: Fähigkeit, Rohtextdaten vorzuverarbeiten und in geeignete Formate für das Modelltraining umzuwandeln.Modellbewertung und -optimierung: Erfahrung in der Bewertung der Modellleistung mithilfe geeigneter Metriken und Techniken.Bereitstellungskompetenz: Wissen der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen, einschließlich der Integration mit vorhandenen Systemen und Plattformen, um einen nahtlosen Betrieb und Skalierbarkeit zu ermöglichen. Gewünschte Qualifikationen: Fortgeschrittene Modellarchitekturen: Kenntnisse in der Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen, die über grundlegende Modelle hinausgehen, wie z. B. rekurrente neuronale Netze (RNNs). ), Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Transformer-Modelle.Erfahrung mit der Verarbeitung großer Datenmengen: Kenntnisse über verteilte Computer-Frameworks wie Apache Spark und Erfahrung in der effizienten Handhabung und Verarbeitung großer Datensätze für das Training von Modellen für maschinelles Lernen.Natürliche Sprache Generierungskompetenz: Fähigkeit, Modelle zur Generierung natürlicher Sprache zu entwerfen und zu implementieren, um menschenähnliche Texte oder Erzählungen auf der Grundlage strukturierter oder unstrukturierter Daten zu generieren. Mehr zeigen Weniger anzeigenbündelt die Branchen Ingenieurwesen und Informationstechnologie. Eingebettete Softwareprodukte