Leitender Ingenieur für maschinelles Lernen (Knowledge Graph) in Capgemini Engineering

Zweck der Stelle: Wir suchen einen erfahrenen Ingenieur für maschinelles Lernen mit Erfahrung in der Entwicklung von Large Language Model (LLM)-Anwendungen. Der Schwerpunkt des Kunden liegt auf der Bereitstellung von Technologie, die die medizinische Praxis weiterentwickelt und Patienten hilft, ein längeres und besseres Leben zu führen. Sie sind ein vielfältiges Team aus offenen und freundlichen Menschen, die sich für technologische Neuheiten und optimale Unternehmenslösungen begeistern. Sie teilen Wissen, Erfahrungen und schätzen unterschiedliche Standpunkte. Als Senior ML-Ingenieur arbeiten Sie eng mit multidisziplinären Teams zusammen, um strukturierte, qualitativ hochwertige Datenlösungen, insbesondere NLP-Lösungen, zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Lösungen werden im gesamten Unternehmen eingesetzt, um die Mission unseres Kunden zu erfüllen: jetzt das zu tun, was Patienten als nächstes brauchen. Hauptaufgaben und Verantwortlichkeiten: Arbeiten Sie mit den Datenwissenschaftlern und funktionsübergreifenden Teams zusammen, um komplexe Probleme zu lösen und einzigartige Lösungen durch den Einsatz moderner NLP-Technologien, einschließlich LLMs, zu schaffen .Erstellen Sie Datenpipelines und Bereitstellungspipelines für ML-Modelle.Verwenden Sie ML-Modelle in Kombination mit Knowledge Graph oder anderen Knowledge-Lösungen entsprechend den Geschäfts- und Funktionsanforderungen.Kann bei der Bereitstellung verschiedener Technologie-Stacks helfen und diese für eine bessere Leistung optimieren.Dokumentieren und kommunizieren Sie das Design und Implementierungsdetails. Tragen Sie zum KI-Team des Kunden bei technischen Entscheidungen bei. Arbeiten Sie mit Kunden und Informatikabteilungen zusammen, um skalierbare und einfach zu wartende Lösungen bereitzustellen. Dient als technischer Ansprechpartner für unternehmensweite Technologielösungen. Leitet komplexe Fehlerbehebungsbemühungen und Ursachenursachen Analyse. Ausbildung, Fähigkeiten und Erfahrung MÜSSEN: Bachelor-Abschluss in Informatik/Ingenieurwesen oder gleichwertige Berufserfahrung im Informationstechnologieumfeld (Netzwerke, Infrastruktur, Datenbank). 3+ Jahre kommerzielle Datentechnik / ML-Technik / MLOps / UI/UX-Technik Erfahrung4+ Jahre kommerzielle Software-Engineering-ErfahrungErfahrung mit LLM-Agenten einschließlich Tool-Nutzung und Argumentation, zum Beispiel die Kombination aus RAG-Lösung und Code-Interpreter.Erfahrung mit Knowledge Graph, Knowledge Base, SPARQL, Ontologie und/oder Semantic Web.Erfahrung mit LLM-Feinabstimmung ein PlusErfahrung im Aufbau von Datenpipelines und Bereitstellungspipelines für LLM-AnwendungenNeue Erfahrung mit ML/AI-Toolkits wie AWS Sagemager (andere Toolkits wie Pytorch, Tensorflow, Keras, MXNet, H20 usw. sind schön zu haben).Erfahrung mit MLOps-Technologien (Sagemaker, Vertex AI, Kubeflow)Erfahrung mit Cloud-Lösungen (AWS / Azure / GCP), DockerNachgewiesene Skripting- und AutomatisierungsfähigkeitenGute Kenntnisse in: Git, Bash, Linux, CI/CD-Tools (z.B. Jenkins, Gitlab CI), Software-Lebenszyklus, RDB, Visualisierungstools, z. B. Tableau, Jira, Confluence. Programmiersprachen: Python, R. Testgesteuerte Entwicklung, gute Codierungspraktiken. Fähigkeiten zur Problemlösung und Entscheidungsfindung. Gute zwischenmenschliche Fähigkeiten. Kunden- und Lieferorientierung. Arbeitsfähigkeit Effektiv mit Teammitgliedern und virtuellen Teams von verschiedenen Standorten und mit unterschiedlichem kulturellen Hintergrund.Wäre ein Pluspunkt.Erfahrung mit der Bereitstellung skalierbarer Apps.Erfahrung mit klinischen StudiendatenZeig mehr Zeige weniger Positionsebene Oberstufe der Sekundarstufe Art der Anstellung Vollzeit Berufliche Verantwortlichkeiten Ingenieurwesen und Informationstechnologien Branchen IT-Dienstleistungen und IT-Beratung