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Junior Machine Learning Engineer (LLM als Plus) in Data Science UA

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Data Science UA

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2500 - 2800$
keine Erfahrung
Vollzeitarbeit

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- Gute Vergütung; - Vorteilspaket; - Starkes Team und Karrierewachstum. - 2 Jahre Erfahrung als Machine Learning Engineer. - Abschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung. - Gute Kenntnisse in Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und/oder LLMs. - Kenntnisse in der Softwareentwicklung in einer oder mehreren Programmiersprachen (einschließlich Python). - Minimale Fachkenntnisse in Datenanalyse, Datenbereinigung, LLM

- Gute Vergütung;
- Vorteilspaket;
- Starkes Team und Karrierewachstum.

- 2 Jahre Erfahrung als Machine Learning Engineer.
- Abschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Gute Kenntnisse in Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und/oder LLMs.
- Kenntnisse in der Softwareentwicklung in einer oder mehreren Programmiersprachen (einschließlich Python).
- Minimale Fachkenntnisse in Datenanalyse, Datenbereinigung, LLM-Prompting und Modellentwicklung.
- Erfahrung mit Datenbanksprachen wie SQL und häufig verwendeten Python-Bibliotheken wie Pandas und TensorFlow.
- Fließende Englischkenntnisse.

- Gute Vergütung;
- Vorteilspaket;
- Starkes Team und Karriereentwicklung.

,[Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um vorgeschlagene Anwendungsfälle zu verstehen und sie in umsetzbare Aufgaben für maschinelle Lernprojekte zu übersetzen., Analysieren und bereiten Sie Daten für die Modellierung vor, einschließlich der Identifizierung von Proofs of Concept (PoCs)., Entwerfen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen, Sie werden iterativ verfeinert, um die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten., Erstellen Sie automatisierte Datenpipelines, um strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen aufzunehmen und zu verarbeiten., Dokumentieren Sie sowohl die implementierten Modelle für maschinelles Lernen als auch die Datenpipelines für Klarheit und zukünftige Referenz.] Kommentare: Maschinelles Lernen, Deep Learning , Verarbeitung natürlicher Sprache, Python, SQL, Pandas, TensorFlow

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