Du führst Experimente zur Bewertung verschiedener Machine-Learning-Ansätze durch * Du entwickelst und implementierst fortgeschrittene Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Fragestellungen * Du verfügst über mehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, insbesondere im Bereich KI, MachineLearning und Data Science * Du bringst umfangreiche Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken und Frameworks mit
Du führst Experimente zur Bewertung verschiedener Machine-Learning-Ansätze durch * Du entwickelst und implementierst fortgeschrittene Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Fragestellungen * Du verfügst über mehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, insbesondere im Bereich KI, MachineLearning und Data Science * Du bringst umfangreiche Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken und Frameworks mit
Du planst und führst Experimente zur Bewertung verschiedener Machine-Learning-Ansätze durch * Du entwickelst und optimierst moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle * Du beobachtest aktuelle Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz und MachineLearning * Du hast umfangreiche Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken sowie KI-/ML-Frameworks
Du planst und führst Experimente zur Bewertung verschiedener Machine-Learning-Ansätze durch * Du entwickelst und optimierst moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle * Du beobachtest aktuelle Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz und MachineLearning * Du hast umfangreiche Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken sowie KI-/ML-Frameworks
Als Data Engineer* / MachineLearning Engineer* gestaltest du das Fundament für spätere Analysen sowie data-driven Services und entwickelst skalierbare, robuste und wartbare Architekturen. * Du bist Expert:in für die Ende-zu-Ende-Integration von Daten-/ETL-Pipelines und das Deployment von Machine-Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung der Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme.
Als Data Engineer* / MachineLearning Engineer* gestaltest du das Fundament für spätere Analysen sowie data-driven Services und entwickelst skalierbare, robuste und wartbare Architekturen. * Du bist Expert:in für die Ende-zu-Ende-Integration von Daten-/ETL-Pipelines und das Deployment von Machine-Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung der Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme.
Mercedes-Benz Consulting GmbH * Leinfelden-Echterdingen * Feste Anstellung * Homeoffice möglich, Teilzeit - Sei einer der ersten Bewerber - Schnelle Bewerbung - Life is always about becoming… Im Leben geht es darum, sich auf eine Reise zu begeben, um die beste Version unseres zukünftigen Selbst zu werden. Während wir Neues entdecken, stellen wir uns Herausforderungen, meistern sie und wachsen über uns hinaus. Bewerben Sie sich bei Mercedes-Benz und finden Sie den Aufgabenbereich, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die Ihren Pioniergeist teilen. Bei uns einzusteigen bedeutet, Teil eines globalen Teams zu werden, dessen Ziel es ist, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen. Together for excellence. Aufgaben - Wir sind der starke Partner unserer Kundinnen und Kunden bei Mercedes-Benz und ...
Mercedes-Benz Consulting GmbH * Leinfelden-Echterdingen * Feste Anstellung * Homeoffice möglich, Teilzeit - Sei einer der ersten Bewerber - Schnelle Bewerbung - Life is always about becoming… Im Leben geht es darum, sich auf eine Reise zu begeben, um die beste Version unseres zukünftigen Selbst zu werden. Während wir Neues entdecken, stellen wir uns Herausforderungen, meistern sie und wachsen über uns hinaus. Bewerben Sie sich bei Mercedes-Benz und finden Sie den Aufgabenbereich, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die Ihren Pioniergeist teilen. Bei uns einzusteigen bedeutet, Teil eines globalen Teams zu werden, dessen Ziel es ist, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen. Together for excellence. Aufgaben - Wir sind der starke Partner unserer Kundinnen und Kunden bei Mercedes-Benz und ...
Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Methoden zur strukturierten Nutzung vorhandener Daten (z.B. aus dem digitalen Unternehmens-Archiv) in nachgelagerten Prozessen sowie im Kontext von generativer KI * Starkes Interesse am Bereich Künstliche Intelligenz und MachineLearning sowie erste praktische Erfahrungen idealerweise im regulierten Umfeld der Finanz- oder Versicherungsbranche
Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Methoden zur strukturierten Nutzung vorhandener Daten (z.B. aus dem digitalen Unternehmens-Archiv) in nachgelagerten Prozessen sowie im Kontext von generativer KI * Starkes Interesse am Bereich Künstliche Intelligenz und MachineLearning sowie erste praktische Erfahrungen idealerweise im regulierten Umfeld der Finanz- oder Versicherungsbranche
Areas of responsibility include applying statistical and machinelearning methods to discover hidden patterns and information that can be used to grow the business and support data-driven business decisions. * Applying statistical methods (especially MachineLearning) to data to identify complex patterns in data and derive predictions * Creating machinelearning models and applying appropriate metrics to measure and monitor the * Formulating requirements for a necessary database to contribute to the operationalization of MachineLearning services and systems * Very good knowledge in the selection, application and optimization of machinelearning methods for generating data-based predictions and decisions * Experience in using one or more machine and deep learning frameworks, e.g., scikit-learn, xgboost, Keras, and tensorflow
Areas of responsibility include applying statistical and machinelearning methods to discover hidden patterns and information that can be used to grow the business and support data-driven business decisions. * Applying statistical methods (especially MachineLearning) to data to identify complex patterns in data and derive predictions * Creating machinelearning models and applying appropriate metrics to measure and monitor the * Formulating requirements for a necessary database to contribute to the operationalization of MachineLearning services and systems * Very good knowledge in the selection, application and optimization of machinelearning methods for generating data-based predictions and decisions * Experience in using one or more machine and deep learning frameworks, e.g., scikit-learn, xgboost, Keras, and tensorflow
Die Anwendung statistischer Methoden (spez. MachineLearning) auf Daten, um komplexe Muster in Daten zu identifizieren und Vorhersagen abzuleiten * Die Erstellung von Machine-Learning Modellen und die Anwendung geeigneter Metriken zur Messung und Überwachung der Modelle * Die Formulierung von Anforderungen an eine notwendige Datenbasis, um zur Operationalisierung von Machine-Learning Diensten und -Systemen beizutragen * Erfahrung in der Verwendung eines oder mehrerer Machine- und Deep-Learning-Frameworks * Sehr gute Kenntnisse in der Auswahl, Anwendung und Optimierung von MachineLearning Methoden zur Generierung von datenbasierten Vorhersagen und Entscheidungen * Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung geeigneter Metriken zur Messung und Überwachung der Qualität und Performance trainierter MachineLearning Modelle, sowie sichere Anwendung von MachineLearning Lifecycle Management-Tools
Die Anwendung statistischer Methoden (spez. MachineLearning) auf Daten, um komplexe Muster in Daten zu identifizieren und Vorhersagen abzuleiten * Die Erstellung von Machine-Learning Modellen und die Anwendung geeigneter Metriken zur Messung und Überwachung der Modelle * Die Formulierung von Anforderungen an eine notwendige Datenbasis, um zur Operationalisierung von Machine-Learning Diensten und -Systemen beizutragen * Erfahrung in der Verwendung eines oder mehrerer Machine- und Deep-Learning-Frameworks * Sehr gute Kenntnisse in der Auswahl, Anwendung und Optimierung von MachineLearning Methoden zur Generierung von datenbasierten Vorhersagen und Entscheidungen * Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung geeigneter Metriken zur Messung und Überwachung der Qualität und Performance trainierter MachineLearning Modelle, sowie sichere Anwendung von MachineLearning Lifecycle Management-Tools
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
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.
Softwarelösungen für Analytics & AI Use Cases: Übernehme Verantwortung in Projekten im Bereich Big Data, MachineLearning und Predictive Analytics durch die Entwicklung datengetriebener Applikationen, APIs und Services – idealerweise auch unter Einsatz von Azure OpenAI Services.
Softwarelösungen für Analytics & AI Use Cases: Übernehme Verantwortung in Projekten im Bereich Big Data, MachineLearning und Predictive Analytics durch die Entwicklung datengetriebener Applikationen, APIs und Services – idealerweise auch unter Einsatz von Azure OpenAI Services.
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.
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
Der sichere Umgang mit Python (NumPy, pandas, scikit-learn), Deep Learning Framework (PyTorch, TensorFlow/Keras) und Computer Vision (OpenCV oder vergleichbare Bibliotheken) ist für dich selbstverständlich.
Der sichere Umgang mit Python (NumPy, pandas, scikit-learn), Deep Learning Framework (PyTorch, TensorFlow/Keras) und Computer Vision (OpenCV oder vergleichbare Bibliotheken) ist für dich selbstverständlich.
Lerne in diesem Studiengang, wie Künstliche Intelligenz (KI) die digitale Transformation vorantreibt, und arbeite in den Praxisphasen an spannenden Projekten zu Themen wie MachineLearning, generative KI (GenAI) oder Cloud Computing.
Lerne in diesem Studiengang, wie Künstliche Intelligenz (KI) die digitale Transformation vorantreibt, und arbeite in den Praxisphasen an spannenden Projekten zu Themen wie MachineLearning, generative KI (GenAI) oder Cloud Computing.
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, MachineLearning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
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)
Ausgeprägte System- und Prozessaffinität mit praktischer Erfahrung in Automatisierung sowie Interesse an datengetriebenen Lösungen im Finance-Umfeld (z. B. BI, KI, MachineLearning).
Ausgeprägte System- und Prozessaffinität mit praktischer Erfahrung in Automatisierung sowie Interesse an datengetriebenen Lösungen im Finance-Umfeld (z. B. BI, KI, MachineLearning).