Praktische Erfahrung mit KI-Technologien, idealerweise Microsoft Azure (z.B. Azure MachineLearning, Cognitive Services, OpenAI) oder alternativ in der Softwareentwicklung * Grundkenntnisse in Python, Datenanalyse und MachineLearning Frameworks
Praktische Erfahrung mit KI-Technologien, idealerweise Microsoft Azure (z.B. Azure MachineLearning, Cognitive Services, OpenAI) oder alternativ in der Softwareentwicklung * Grundkenntnisse in Python, Datenanalyse und MachineLearning Frameworks
Enge Zusammenarbeit mit dem KI-Kompetenzzentrum und den Datenteams der IT (Data Scientisten und MachineLearning Engineers) * Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und Data Science Anwendungen in Python und in Databricks
Enge Zusammenarbeit mit dem KI-Kompetenzzentrum und den Datenteams der IT (Data Scientisten und MachineLearning Engineers) * Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und Data Science Anwendungen in Python und in Databricks
Erfahrung in den Bereichen Condition Monitoring, Datenanalyse, Python, MATLAB oder MachineLearning von Vorteil - DATRON steht für Machining Made Smarter, und Innovation beginnt dort, wo Maschinen nicht nur funktionieren, sondern technisch verstanden und gezielt weiterentwickelt werden.
Erfahrung in den Bereichen Condition Monitoring, Datenanalyse, Python, MATLAB oder MachineLearning von Vorteil - DATRON steht für Machining Made Smarter, und Innovation beginnt dort, wo Maschinen nicht nur funktionieren, sondern technisch verstanden und gezielt weiterentwickelt werden.
Sie helfen dabei, manuelle Arbeitsabläufe in der Produktion und Verwaltung durch Künstliche Intelligenz (wie LLMs, MachineLearning oder AI-Agents) effizienter zu gestalten und digital zu transformieren. * Identifikation von Potenzialen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Computer Vision, Automatisierung und MachineLearning * Sehr gute Kenntnisse moderner KI-Technologien, insbesondere Large Language Models (LLMs), Generative AI, AI-Agenten und MachineLearning
Sie helfen dabei, manuelle Arbeitsabläufe in der Produktion und Verwaltung durch Künstliche Intelligenz (wie LLMs, MachineLearning oder AI-Agents) effizienter zu gestalten und digital zu transformieren. * Identifikation von Potenzialen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Computer Vision, Automatisierung und MachineLearning * Sehr gute Kenntnisse moderner KI-Technologien, insbesondere Large Language Models (LLMs), Generative AI, AI-Agenten und MachineLearning
Berlin, Hamburg, Frankfurt am Main, Düsseldorf, München, Stuttgart
Teilweise Home-Office
Du bringst mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung sowie praktische Erfahrungen im Bereich generative KI, MachineLearning oder datengetriebenen Projekten mit.
Du bringst mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung sowie praktische Erfahrungen im Bereich generative KI, MachineLearning oder datengetriebenen Projekten mit.
AI & Technologie: Du verstehst, wie Generative AI, MachineLearning, Large Language Models, Automatisierung und Data Analytics sinnvoll in Organisationen eingesetzt werden können.
AI & Technologie: Du verstehst, wie Generative AI, MachineLearning, Large Language Models, Automatisierung und Data Analytics sinnvoll in Organisationen eingesetzt werden können.
Kenntnisse in KI und/ oder Data Analytics sowie praktische Erfahrung mit entsprechenden Tools und Methoden (z. B. Power BI, Python, MachineLearning, Prozessautomatisierung)
Kenntnisse in KI und/ oder Data Analytics sowie praktische Erfahrung mit entsprechenden Tools und Methoden (z. B. Power BI, Python, MachineLearning, Prozessautomatisierung)
Innovation & Qualität: Du etablierst Best Practices für Datenqualität und Master Data Management und evaluierst neue Technologien wie KI, MachineLearning und Real-time Analytics.
Innovation & Qualität: Du etablierst Best Practices für Datenqualität und Master Data Management und evaluierst neue Technologien wie KI, MachineLearning und Real-time Analytics.
Berlin, Düsseldorf,Frankfurt/Main, Hamburg, Köln, Stuttgart, München
Teilweise Home-Office
Anschreiben nicht erforderlich
Konzipierung und Gestaltung zukunftsfähiger Datenkonzepte, -architekturen und -plattformen und Nutzung von Advanced Analytics, MachineLearning und KI-Anwendungen, um komplexe regulatorische Herausforderungen effizient und intelligent zu lösen * Starke Affinität zur digitalen Transformation sowie idealerweise erste praktische Erfahrung mit Datenanalyse, Cloud-Technologien, MachineLearning oder KI - ergänzt durch ein grundlegendes Verständnis moderner IT-Architekturen, Microservices, APIs und containerbasierter Plattformen
Konzipierung und Gestaltung zukunftsfähiger Datenkonzepte, -architekturen und -plattformen und Nutzung von Advanced Analytics, MachineLearning und KI-Anwendungen, um komplexe regulatorische Herausforderungen effizient und intelligent zu lösen * Starke Affinität zur digitalen Transformation sowie idealerweise erste praktische Erfahrung mit Datenanalyse, Cloud-Technologien, MachineLearning oder KI - ergänzt durch ein grundlegendes Verständnis moderner IT-Architekturen, Microservices, APIs und containerbasierter Plattformen
Big Data, große Chancen: Mit Data Mining, Predictive Analytics und MachineLearning erkennst Du Muster, interpretierst Daten und leitest wertvolle Prognosen für die Zukunft ab.
Big Data, große Chancen: Mit Data Mining, Predictive Analytics und MachineLearning erkennst Du Muster, interpretierst Daten und leitest wertvolle Prognosen für die Zukunft ab.
Konzeption, Aufbau und Entwicklung innovativer MachineLearning- und Data Analytics-Lösungen in direkter Kundenzusammenarbeit * Coaching von Mitarbeitenden und Erweiterung unseres Data Science / MachineLearning-Angebots * Themenverantwortung im Bereich Data Science / MachineLearning Engineering * Mindestens vier Jahre Berufserfahrung mit Künstlicher Intelligenz und MachineLearning, z. B. als Data Scientist, MachineLearning Engineer oder Data Engineer
Konzeption, Aufbau und Entwicklung innovativer MachineLearning- und Data Analytics-Lösungen in direkter Kundenzusammenarbeit * Coaching von Mitarbeitenden und Erweiterung unseres Data Science / MachineLearning-Angebots * Themenverantwortung im Bereich Data Science / MachineLearning Engineering * Mindestens vier Jahre Berufserfahrung mit Künstlicher Intelligenz und MachineLearning, z. B. als Data Scientist, MachineLearning Engineer oder Data Engineer
Du entwirfst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Probleme, wobei du geeignete Algorithmen auswählst und anpasst * Du verfügst über ein exzellentes Verständnis von Graph- und Machine-Learning-Algorithmen (Random Forests, Boosting, Support Vector Machines, Neural Networks, Deep Learning), sowie von mathematischer Modellierung (Statistik, Zeitreihenanalyse, Netzwerkanalyse, usw.) und hast praktische Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, JAX, XGBoost)
Du entwirfst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Probleme, wobei du geeignete Algorithmen auswählst und anpasst * Du verfügst über ein exzellentes Verständnis von Graph- und Machine-Learning-Algorithmen (Random Forests, Boosting, Support Vector Machines, Neural Networks, Deep Learning), sowie von mathematischer Modellierung (Statistik, Zeitreihenanalyse, Netzwerkanalyse, usw.) und hast praktische Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, JAX, XGBoost)
Technologische Vielfalt – von SAP S/4HANA über SAP Cloud Platform bis hin zu Themen wie KI, MachineLearning und Automatisierung * Individuelle Weiterentwicklung durch Schulungen, Zertifizierungen & SAP Learning Hub
Technologische Vielfalt – von SAP S/4HANA über SAP Cloud Platform bis hin zu Themen wie KI, MachineLearning und Automatisierung * Individuelle Weiterentwicklung durch Schulungen, Zertifizierungen & SAP Learning Hub
Du begleitest Unternehmen bei der Einführung skalierbarer Dateninfrastrukturen und wirkst bei der Standardisierung von Architektur-Patterns für eine nachhaltige Datenstrategie inklusive AI-Readiness und Integration von Machine-Learning-Komponenten mit.
Du begleitest Unternehmen bei der Einführung skalierbarer Dateninfrastrukturen und wirkst bei der Standardisierung von Architektur-Patterns für eine nachhaltige Datenstrategie inklusive AI-Readiness und Integration von Machine-Learning-Komponenten mit.
Künstliche Intelligenz, MachineLearning, Hyper Automation, Value Chain Analysis, End-to-End Margin, Predictive Accounting, Fast Close, Embedded Analytics, Cloud – Digitalisierungsthemen boomen im Bereich Finance, Steering und Compliance – und in unseren Projekten.
Künstliche Intelligenz, MachineLearning, Hyper Automation, Value Chain Analysis, End-to-End Margin, Predictive Accounting, Fast Close, Embedded Analytics, Cloud – Digitalisierungsthemen boomen im Bereich Finance, Steering und Compliance – und in unseren Projekten.