Dieser Ingenieur ist @Linger in Lingaro

Stabile Beschäftigung. Seit 2008 auf dem Markt, derzeit über 1300 Talente an 7 Standorten weltweit an Bord. Modell „Büro als Option“. Sie können wählen, ob Sie remote oder im Büro arbeiten möchten. Great Place to Work® zertifizierter Arbeitgeber.​​​​​​​ Flexibilität hinsichtlich Arbeitszeiten und Ihrer bevorzugten Vertragsform. Umfassendes Online-Onboarding-Programm mit einem „Buddy“ vom ersten Tag an. Zusammenarbeit mit erstklassigen Ingenieuren und Experten. Unbegrenzter Zugriff auf die Udemy-Lernplattform vom ersten Tag an. Zertifikatsschulungsprogramme. Lingarier erwerben jährlich über 500 Technologiezertifikate. Unterstützung bei der Weiterqualifizierung. Programme zur Fähigkeitsentwicklung, Kompetenzzentren, Sitzungen zum Wissensaustausch, Community-Webinare, über 110 Schulungen, jährliche Möglichkeiten. Wachsen Sie, während wir als Unternehmen wachsen. 76 % unserer Führungskräfte sind interne Beförderungen. Eine vielfältige, integrative und werteorientierte Gemeinschaft. Autonomie bei der Wahl Ihrer Arbeitsweise. Wir vertrauen Ihren Ideen. Gestalten Sie gemeinsam unsere Community. Empfehlen Sie Ihre Freunde, um Boni zu erhalten. Aktivitäten zur Unterstützung Ihres Wohlbefindens und Ihrer Gesundheit. Viele Möglichkeiten, für wohltätige Zwecke zu spenden und die Umwelt zu unterstützen. Moderne Büroausstattung. Gutes Verständnis der ML/KI-Konzepte: Arten von Algorithmen, Frameworks für maschinelles Lernen, Modelleffizienzmetriken, Modelllebenszyklus, KI-Architekturen. Praktische Erfahrung in Databricks. Praktische Erfahrung mit MLOps-Tools wie MLFlow, Azure ML, GCP Vertex, AWS Sagemaker. Gutes Verständnis von Cloud-Konzepten und -Architekturen sowie praktische Kenntnisse mit ausgewählten Cloud-Diensten, vorzugsweise MS Azure. Umfangreiche Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science, MLOps, GenerativeAI. Erfahrung in der Programmierung von ML-Algorithmen und Datenverarbeitungspipelines mit Python. Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der produktionsreifen Codeentwicklung. Praktische Kenntnisse im Umgang mit Skriptsprachen. Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von Datenpipelines. Gute Kommunikationsfähigkeiten. Fähigkeit, im Team zu arbeiten und andere zu unterstützen. Verantwortung für Aufgaben und Ergebnisse übernehmen. Große Fähigkeiten zur Problemlösung und kritisches Denken. Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Gute Kenntnisse von CI/CD- und DevOps-Konzepten sowie Erfahrung im Umgang mit ausgewählten Tools (vorzugsweise GitHub Actions, GitLab oder Azure DevOps) sind von Vorteil. Erfahrung in der Produktisierung von ML-Lösungen mit Technologien wie Spark/Databricks oder Docker/Kubernetes ist von Vorteil. Gute Kenntnisse des Technologie-Stacks und der Konzepte von GenerativeAI und Large Language Models (OpenAI, LLM-Orchestratoren – Langchain, Semantic Kernel usw.) sind von Vorteil. Stabile Beschäftigung. Seit 2008 auf dem Markt, derzeit über 1300 Talente an 7 Standorten weltweit an Bord. Modell „Büro als Option“. Sie können wählen, ob Sie remote oder im Büro arbeiten möchten. Great Place to Work® zertifizierter Arbeitgeber.​​​​​​​ Flexibilität hinsichtlich Arbeitszeiten und Ihrer bevorzugten Vertragsform. Umfassendes Online-Onboarding-Programm mit einem „Buddy“ vom ersten Tag an. Zusammenarbeit mit erstklassigen Ingenieuren und Experten. Unbegrenzter Zugriff auf die Udemy-Lernplattform vom ersten Tag an. Zertifikatsschulungsprogramme. Lingarier erwerben jährlich über 500 Technologiezertifikate. Unterstützung bei der Weiterqualifizierung. Fähigkeitsentwicklung SProgramme, Kompetenzzentren, Sitzungen zum Wissensaustausch, Community-Webinare, über 110 Schulungen, jährliche Möglichkeiten. Wachsen Sie, während wir als Unternehmen wachsen. 76 % unserer Führungskräfte sind interne Beförderungen. Eine vielfältige, integrative und werteorientierte Gemeinschaft. Autonomie bei der Wahl Ihrer Arbeitsweise. Wir vertrauen Ihren Ideen. Gestalten Sie gemeinsam unsere Community. Empfehlen Sie Ihre Freunde, um Boni zu erhalten. Aktivitäten zur Unterstützung Ihres Wohlbefindens und Ihrer Gesundheit. Viele Möglichkeiten, für wohltätige Zwecke zu spenden und die Umwelt zu unterstützen. Moderne Büroausstattung. ,[Entwicklung leistungsstarker, skalierbarer ML/KI-Anwendungen der Enterprise-Klasse in einer Cloud-Umgebung. , Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams zur Implementierung von maschinellem Lernen und statistischen Modellen in die Produktion. , Praktische und innovative Implementierungen der ML/KI-Automatisierung für Skalierung und Effizienz. , Design, Lieferung und Management von industrialisierten Verarbeitungspipelines. , Definieren und Implementieren von Best Practices im Lebenszyklus von ML-Modellen und im ML-Betrieb. , Implementierung von AI/MLOps-Frameworks und Unterstützung von Data Science-Teams bei Best Practices. , Sammeln und Anwenden von Wissen über moderne Techniken, Tools und Frameworks im Bereich ML-Architektur und -Betrieb. , Erfassen der technischen Anforderungen und Abschätzen der geplanten Arbeiten. , Präsentation von Lösungen, Konzepten und Ergebnissen vor internen und externen Kunden. , Erstellen technischer Dokumentation. ] Anforderungen: Python, AI, Databricks, Azure ML, Azure, Spark, MLOps, Scala Tools: Agile. Zusätzlich: Sportabonnement, private Gesundheitsversorgung, internationale Projekte, kostenloser Kaffee, modernes Büro, keine Kleiderordnung, Inhouse-Schulungen.