Außerdem wirkst du bei der Verarbeitung und Analyse strukturierter Produktions- und Qualitätsdaten (Python, pandas, scikit-learn) mit. * 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.
Außerdem wirkst du bei der Verarbeitung und Analyse strukturierter Produktions- und Qualitätsdaten (Python, pandas, scikit-learn) mit. * 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.
Du verfügst über gute Kenntnisse in mindestens einer relevanten Programmiersprache (z.B. Python, R) und bist mit den entsprechenden Data Science Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn) oder Machine Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch) vertraut
Du verfügst über gute Kenntnisse in mindestens einer relevanten Programmiersprache (z.B. Python, R) und bist mit den entsprechenden Data Science Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn) oder Machine Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch) vertraut
Kenntnisse in der Implementierung von Machine-Learning-Pipelines in Python oder R sowie Kenntnisse der entsprechenden Bibliotheken (caret, dplyr, tidyverse bzw. scikit-learn, pandas, numpy etc.) sind erforderlich
Kenntnisse in der Implementierung von Machine-Learning-Pipelines in Python oder R sowie Kenntnisse der entsprechenden Bibliotheken (caret, dplyr, tidyverse bzw. scikit-learn, pandas, numpy etc.) sind erforderlich
Solid Python skills for AI/ML development (e.g., LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, scikit-learn, pandas, NumPy) in SAP AI Core environments - Driven by a passion for mentoring and a deep desire to teach and learn, they will naturally translate business problems into elegant SAP-native architectures and solutions while actively giving and receiving feedback to maximize the team's collective knowledge and best practice development.
Solid Python skills for AI/ML development (e.g., LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, scikit-learn, pandas, NumPy) in SAP AI Core environments - Driven by a passion for mentoring and a deep desire to teach and learn, they will naturally translate business problems into elegant SAP-native architectures and solutions while actively giving and receiving feedback to maximize the team's collective knowledge and best practice development.
Strong Python skills for AI/ML development (e.g., LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, scikit-learn, pandas, NumPy) in SAP AI Core environments - Driven by a passion for mentoring and a deep desire to teach and learn, they will naturally translate business problems into elegant SAP-native architectures and solutions while actively giving and receiving feedback to maximize the team's collective knowledge and best practice development.
Strong Python skills for AI/ML development (e.g., LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, scikit-learn, pandas, NumPy) in SAP AI Core environments - Driven by a passion for mentoring and a deep desire to teach and learn, they will naturally translate business problems into elegant SAP-native architectures and solutions while actively giving and receiving feedback to maximize the team's collective knowledge and best practice development.
Idealerweise bist Du souverän im Umgang mit Python oder R, gängigen Data Science-Bibliotheken (z.B. pandas, scikit-learn), Deep Learning (z.B. PyTorch) und Python-Webframeworks wie Django, Fast API oder Flask
Idealerweise bist Du souverän im Umgang mit Python oder R, gängigen Data Science-Bibliotheken (z.B. pandas, scikit-learn), Deep Learning (z.B. PyTorch) und Python-Webframeworks wie Django, Fast API oder Flask
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 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 bist mit den gängigen Data-Science-Libraries & Tools wie scikit-learn, pandas, Matplotlib und jupyter bestens vertraut und besitzt Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark.
Du bist mit den gängigen Data-Science-Libraries & Tools wie scikit-learn, pandas, Matplotlib und jupyter bestens vertraut und besitzt Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark.
Berlin, Dortmund, Düsseldorf, Essen, Hamburg, Kiel, weitere Standorte in DE
Fachskills (ML & Data Science): Fundierte Kenntnisse in Python und den gängigen ML-Frameworks (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) sowie Erfahrung mit Modellbewertung und Feature Engineering.
Fachskills (ML & Data Science): Fundierte Kenntnisse in Python und den gängigen ML-Frameworks (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) sowie Erfahrung mit Modellbewertung und Feature Engineering.
Du hast erste Erfahrungen in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und bist vertraut mit gängigen Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn.
Du hast erste Erfahrungen in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und bist vertraut mit gängigen Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn.