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                          • Junior Developer
                          • E Learning
                          • Data Science
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                          • Data Science Internship

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                          Erscheinungsdatum

                          Neuer als 24h
                          296


                          Gehalt

                          Leg fest, wie viel du mindestens verdienen willst.

                          Pendelzeit

                          Fähigkeiten








                          Berufsfeld

                          IT
                          1084






                          5.282 Treffer für Deep Learning Jobs

                          Innovationsmanager AI / KI-Enablement Specialist (m/w/d)

                          Löwenstein Medical Technology GmbH + Co. KG
                          Hamburg
                          Teilweise Home-Office
                          Schnelle Bewerbung
                          Abgeschlossener technischer Bildungsweg in Bereichen wie Informatik, Data Science, Artifical Intelligence, Machine Learning, Deep Learning oder vergleichbaren Fachrichtungen
                          Abgeschlossener technischer Bildungsweg in Bereichen wie Informatik, Data Science, Artifical Intelligence, Machine Learning, Deep Learning oder vergleichbaren Fachrichtungen
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                          Werkstudent*in AI Research

                          Mercedes-Benz AG
                          Böblingen
                          Teilweise Home-Office
                          Tiefgreifende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (vor allem Machine Learning & Deep Learning)
                          Tiefgreifende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (vor allem Machine Learning & Deep Learning)
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                          Werkstudent im Bereich Data Science (m/w/d)

                          AP Sensing GmbH
                          Böblingen bei Stuttgart
                          Teilweise Home-Office
                          Schnelle Bewerbung
                          Erfahrung mit Deep Learning sowie praktische Projekterfahrung sind erforderlich. * Definition der Modellarchitektur und der Methoden für selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning) für Foundation Models. * Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch.
                          Erfahrung mit Deep Learning sowie praktische Projekterfahrung sind erforderlich. * Definition der Modellarchitektur und der Methoden für selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning) für Foundation Models. * Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch.
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                          Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks * Learning and Development: Enhance your practical experience with a variety of learning and training methods, supported by an individual budget.
                          Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks * Learning and Development: Enhance your practical experience with a variety of learning and training methods, supported by an individual budget.
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                          Schnelle Bewerbung
                          Dabei bist Du bereits mit Technologien im Bereich Künstlicher Intelligenz in Berührung gekommen, insbesondere Machine Learning, Predictive Analytics, Deep Learning und Webtechnologien (z.B. Microservices, REST) sowie mit Datenarchitekturen für Cloud-Technologien. * 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 * Dabei hältst Du aktuelle technische und branchenbezogene Marktentwicklungen zu den Themen Advanced Analytics, Machine Learning sowie Künstliche Intelligenz stets im Blick und evaluierst, wie diese thematisch in unsere Kundenprojekte und Produktlandschaft passen. * Außerdem übernimmst Du im Kontext von Kundenprojekten verschiedene Aufgaben wie die Beschaffung und Aufbereitung großer Datensätze, die Analyse von Daten mittels ...
                          Dabei bist Du bereits mit Technologien im Bereich Künstlicher Intelligenz in Berührung gekommen, insbesondere Machine Learning, Predictive Analytics, Deep Learning und Webtechnologien (z.B. Microservices, REST) sowie mit Datenarchitekturen für Cloud-Technologien. * 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 * Dabei hältst Du aktuelle technische und branchenbezogene Marktentwicklungen zu den Themen Advanced Analytics, Machine Learning sowie Künstliche Intelligenz stets im Blick und evaluierst, wie diese thematisch in unsere Kundenprojekte und Produktlandschaft passen. * Außerdem übernimmst Du im Kontext von Kundenprojekten verschiedene Aufgaben wie die Beschaffung und Aufbereitung großer Datensätze, die Analyse von Daten mittels ...
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                          Comprehensive expertise in modern machine learning methods, including deep learning, multimodal models, end-to-end learning and transformer architectures, combined with a realistic understanding of their practical limitations. To achieve cost and energy efficient solutions, we combine deep expertise in AI and chip design, developing tailor made AI models for connected vehicles worldwide - delivering maximum performance while making optimal use of available hardware. * You own the full lifecycle of machine learning models - from initial concept and experimentation through training and validation to reliable deployment on production-grade automotive systems. * Additionally, you collaborate closely with software, machine learning, and semiconductor specialists to advance hardware/software co-design, ensuring functional correctness, safety, and deterministic real-time behaviour.
                          Comprehensive expertise in modern machine learning methods, including deep learning, multimodal models, end-to-end learning and transformer architectures, combined with a realistic understanding of their practical limitations. To achieve cost and energy efficient solutions, we combine deep expertise in AI and chip design, developing tailor made AI models for connected vehicles worldwide - delivering maximum performance while making optimal use of available hardware. * You own the full lifecycle of machine learning models - from initial concept and experimentation through training and validation to reliable deployment on production-grade automotive systems. * Additionally, you collaborate closely with software, machine learning, and semiconductor specialists to advance hardware/software co-design, ensuring functional correctness, safety, and deterministic real-time behaviour.
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                          Praktikum als Fellow Consultant (w/m/d) Data Science & AI

                          Horváth
                          Berlin, Düsseldorf, Frankfurt, Hamburg, München, Stuttgart
                          Teilweise Home-Office
                          Gleichzeitig bringst du idealerweise bereits erste praktische Einblicke in Bereichen wie GenAI, LLM, Predictive Analytics, Machine Learning, Operations Research, Customer Analytics, Ensemble Learning Methoden oder Deep Learning mit. Du bist nicht nur Teil unseres Teams, sondern startest auch direkt inhaltlich in unseren anspruchsvollen Entwicklungs- und Beratungsprojekten rund um Predictive Analytics, Optimization Analytics, Machine Learning oder Artificial Intelligence.
                          Gleichzeitig bringst du idealerweise bereits erste praktische Einblicke in Bereichen wie GenAI, LLM, Predictive Analytics, Machine Learning, Operations Research, Customer Analytics, Ensemble Learning Methoden oder Deep Learning mit. Du bist nicht nur Teil unseres Teams, sondern startest auch direkt inhaltlich in unseren anspruchsvollen Entwicklungs- und Beratungsprojekten rund um Predictive Analytics, Optimization Analytics, Machine Learning oder Artificial Intelligence.
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                          Schnelle Bewerbung
                          Synthetische Daten zum Trainieren und Validieren von Deep Learning Modellen
                          Synthetische Daten zum Trainieren und Validieren von Deep Learning Modellen

                          Senior Data Scientist (m/w/d)

                          Senacor Technologies AG
                          Berlin, Bonn, Frankfurt, Hamburg, München, Nürnberg
                          Teilweise Home-Office
                          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) * Du entwirfst und implementierst Machine-Learning-Modelle zur Lösung komplexer Probleme, wobei du geeignete Algorithmen auswählst und anpasst
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                          Senior AI Solution Architect / AI Strategy Consultant (m/w/d)

                          PTA GmbH
                          Berlin, Dresden, Düsseldorf, Frankfurt, Hamburg, Karlsruhe, Kassel, Köln, Mannheim, München, u.a.
                          Teilweise Home-Office
                          Mind. 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen, z. B. mit LLMs (Large Language Models), Deep Learning, Agentic AI, RAG-Architekturen
                          Mind. 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen, z. B. mit LLMs (Large Language Models), Deep Learning, Agentic AI, RAG-Architekturen
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                          Specific expertise: Strong knowledge of programming languages (e.g. Python), machine learning, deep learning (e.g. PyTorch), NLP, and big data technologies and ideally, knowledge of the European energy industry and a passion for using digital technologies to drive efficiency, innovation, and change
                          Specific expertise: Strong knowledge of programming languages (e.g. Python), machine learning, deep learning (e.g. PyTorch), NLP, and big data technologies and ideally, knowledge of the European energy industry and a passion for using digital technologies to drive efficiency, innovation, and change
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                          Comprehensive expertise in modern machinelearning methods, including deep learning, multimodal models, end-to-end learning and transformer architectures, combined with a realistic understanding of their practical limitations. To achieve cost‑ and energy‑efficient solutions, we combine deep expertise in AI and chip design, developing tailor‑made AI models for connected vehicles worldwide - delivering maximum performance while making optimal use of available hardware. * You own the full lifecycle of machine learning models – from initial concept and experimentation through training and validation to reliable deployment on production-grade automotive systems. * Additionally, you collaborate closely with software, machine learning, and semiconductor specialists to advance hardware/software co-design, ensuring functional correctness, safety, and deterministic real-time behaviour.
                          Comprehensive expertise in modern machinelearning methods, including deep learning, multimodal models, end-to-end learning and transformer architectures, combined with a realistic understanding of their practical limitations. To achieve cost‑ and energy‑efficient solutions, we combine deep expertise in AI and chip design, developing tailor‑made AI models for connected vehicles worldwide - delivering maximum performance while making optimal use of available hardware. * You own the full lifecycle of machine learning models – from initial concept and experimentation through training and validation to reliable deployment on production-grade automotive systems. * Additionally, you collaborate closely with software, machine learning, and semiconductor specialists to advance hardware/software co-design, ensuring functional correctness, safety, and deterministic real-time behaviour.
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                          Auf Basis der im Patientendaten‑Managementsystem (PDMS) erfassten Messdaten entwickeln Sie DeepLearning‑Modelle, die den Ist‑Zustand der Patientinnen und Patienten präzise abbilden und personalisierte Behandlungsziele ableiten.
                          Auf Basis der im Patientendaten‑Managementsystem (PDMS) erfassten Messdaten entwickeln Sie DeepLearning‑Modelle, die den Ist‑Zustand der Patientinnen und Patienten präzise abbilden und personalisierte Behandlungsziele ableiten.
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                          Technische Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch). * Pioneering Self-Supervised Learning: Erforschung und Adaption moderner Joint Embedding Predictive Architectures (z. B. I-JEPA, V-JEPA) für volumetrische medizinische Daten (CT/DVT). * Data-Efficient Segmentation: Nutzung dieser vortrainierten semantischen Backbones für die hochpräzise Segmentierung kritischer Strukturen (z. B. Kiefer, Nervenkanäle) mittels Few-Shot Learning. Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie.
                          Technische Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch). * Pioneering Self-Supervised Learning: Erforschung und Adaption moderner Joint Embedding Predictive Architectures (z. B. I-JEPA, V-JEPA) für volumetrische medizinische Daten (CT/DVT). * Data-Efficient Segmentation: Nutzung dieser vortrainierten semantischen Backbones für die hochpräzise Segmentierung kritischer Strukturen (z. B. Kiefer, Nervenkanäle) mittels Few-Shot Learning. Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie.
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                          Vorwissen zum Themenkomplex KI-Bibliotheken oder -Frameworks zur Nutzung und Anwendung bestehender Machine- und/oder Deep-Learning-Modelle * KI- und Machine-Learning-Lösungen analysieren und deren Einsetzbarkeit beurteilen
                          Vorwissen zum Themenkomplex KI-Bibliotheken oder -Frameworks zur Nutzung und Anwendung bestehender Machine- und/oder Deep-Learning-Modelle * KI- und Machine-Learning-Lösungen analysieren und deren Einsetzbarkeit beurteilen
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                          comprehensive practical experience and theoretical understanding in Deep Reinforcement Learning (RL) and behavioral learning, ideally with expertise in emerging behaviors with RL, Safe RL, Offline RL, and/or Multi-agent RL - We are seeking a visionary research engineer to join our dynamic team, focusing on the powerful intersection of reinforcement learning (RL) and agentic AI. * As a research engineer, you will be at the forefront of pioneering system design, with the responsibility to , develop, and deploy sophisticated AI systems that seamlessly integrate reinforcement learning with agentic AI systems and multi-modal foundation models. * You will be expected to advance AI paradigms by enhancing existing machine learning systems, integrating cutting-edge data-driven, generative approaches with robust, safe, and scalable reinforcement learning algorithms.
                          comprehensive practical experience and theoretical understanding in Deep Reinforcement Learning (RL) and behavioral learning, ideally with expertise in emerging behaviors with RL, Safe RL, Offline RL, and/or Multi-agent RL - We are seeking a visionary research engineer to join our dynamic team, focusing on the powerful intersection of reinforcement learning (RL) and agentic AI. * As a research engineer, you will be at the forefront of pioneering system design, with the responsibility to , develop, and deploy sophisticated AI systems that seamlessly integrate reinforcement learning with agentic AI systems and multi-modal foundation models. * You will be expected to advance AI paradigms by enhancing existing machine learning systems, integrating cutting-edge data-driven, generative approaches with robust, safe, and scalable reinforcement learning algorithms.
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                          Schnelle Bewerbung
                          Weiterhin wächst unser Portfolio um Services und Technologien, die Elemente wie Sensoren und Effektoren mittels Deep-Learning- und prozessualen Algorithmen in neuronalen Netzen für Smart- & Joint-Operations effizient mit dem Menschen in Verbindung setzen.
                          Weiterhin wächst unser Portfolio um Services und Technologien, die Elemente wie Sensoren und Effektoren mittels Deep-Learning- und prozessualen Algorithmen in neuronalen Netzen für Smart- & Joint-Operations effizient mit dem Menschen in Verbindung setzen.
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                          ML-Interesse: Du hast ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning und KI-Workflows. * * * Erfahrung & Fundament: Du verfügst über eine solide Basis im Software Engineering und Machine Learning. * Pipeline-Optimierung: Du entwirfst und optimierst Deployment-Pipelines, um eine nahtlose Integration und Skalierung von Machine-Learning-Modellen zu ermöglichen.
                          ML-Interesse: Du hast ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning und KI-Workflows. * * * Erfahrung & Fundament: Du verfügst über eine solide Basis im Software Engineering und Machine Learning. * Pipeline-Optimierung: Du entwirfst und optimierst Deployment-Pipelines, um eine nahtlose Integration und Skalierung von Machine-Learning-Modellen zu ermöglichen.
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                          Build and productionize algorithms using advanced techniques such as predictive modeling, statistical modeling, machine learning, or deep learning to solve complex search and ranking challenges * 5+ years of experience in search, information retrieval, NLP, machine learning, or deep learning with demonstrated product impact * Deep expertise in semantic search technologies including query understanding, embedding-based retrieval with vector databases, and Learning-to-Rank methodologies - We use cutting-edge technology, real-time auction, and machine learning techniques with petabytes of data to create an experience - time and money saved! * Design and implement scalable search architectures integrating semantic retrieval, query understanding, and Learning-to-Rank algorithms with production-ready performance * Master's or PhD in Computer Science, Machine Learning, Information ...
                          Build and productionize algorithms using advanced techniques such as predictive modeling, statistical modeling, machine learning, or deep learning to solve complex search and ranking challenges * 5+ years of experience in search, information retrieval, NLP, machine learning, or deep learning with demonstrated product impact * Deep expertise in semantic search technologies including query understanding, embedding-based retrieval with vector databases, and Learning-to-Rank methodologies - We use cutting-edge technology, real-time auction, and machine learning techniques with petabytes of data to create an experience - time and money saved! * Design and implement scalable search architectures integrating semantic retrieval, query understanding, and Learning-to-Rank algorithms with production-ready performance * Master's or PhD in Computer Science, Machine Learning, Information ...
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                          Schnelle Bewerbung
                          Dazu werden Verfahren aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning, und semantische Modellierung eingesetzt. Dies umfasst insbesondere Deep-Learning-Ansätze, semantische Modellierung, adaptive Lern- und Empfehlungssysteme sowie Untersuchungen zur Technologieakzeptanz. * Erste Kenntnisse in z. B. Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Explanable AI oder Industrial / Materials / Medical Data Science
                          Dazu werden Verfahren aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning, und semantische Modellierung eingesetzt. Dies umfasst insbesondere Deep-Learning-Ansätze, semantische Modellierung, adaptive Lern- und Empfehlungssysteme sowie Untersuchungen zur Technologieakzeptanz. * Erste Kenntnisse in z. B. Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Explanable AI oder Industrial / Materials / Medical Data Science
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                          Schnelle Bewerbung
                          Interesse an KI / Deep Learning / Computer Vision
                          Interesse an KI / Deep Learning / Computer Vision
                          NEU
                          Schnelle Bewerbung
                          Develop, optimize, and integrate AI and deep learning models, particularly in computer vision, into production and mobile environments. * 3+ years of experience in AI, deep learning, or computer vision, with a focus on real-world model integration. * Proficiency in Python, with hands-on experience using deep learning frameworks like PyTorch and inference platforms like ONNX and TensorRT. As a Senior Machine Learning Engineer - AI Integration Engineer, you will be instrumental in developing AI solutions and integrating them into our production environments and on mobile devices.
                          Develop, optimize, and integrate AI and deep learning models, particularly in computer vision, into production and mobile environments. * 3+ years of experience in AI, deep learning, or computer vision, with a focus on real-world model integration. * Proficiency in Python, with hands-on experience using deep learning frameworks like PyTorch and inference platforms like ONNX and TensorRT. As a Senior Machine Learning Engineer - AI Integration Engineer, you will be instrumental in developing AI solutions and integrating them into our production environments and on mobile devices.
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                          Häufig gestellte Fragen

                          Wie viele offene Stellenangebote gibt es für Deep Learning Jobs?
                          Aktuell gibt es auf StepStone 5.282 offene Stellenanzeigen für Deep Learning Jobs.

                          Welche anderen Jobs sind beliebt bei Kandidaten, die nach Deep Learning Jobs suchen?
                          Wer nach Deep Learning Jobs sucht, sucht häufig auch nach: Informatik, Ai Software Developer, Senior Full Stack Developer.

                          Wie viele offene Teilzeit-Stellen gibt es für Deep Learning Jobs?
                          Für Deep Learning Jobs gibt es aktuell 1041 offene Teilzeitstellen.

                          Welche Orte sind besonders beliebt für Deep Learning Jobs?
                          Beliebte Orte für Deep Learning Jobs sind: Berlin, Hamburg, München.

                          Welche Fähigkeiten braucht man für Deep Learning Jobs?
                          Für einen Deep Learning Job sind folgende Fähigkeiten von Vorteil: Kommunikation, Deutsch, Englisch, Flexibilität, Beratung.