• Was dich erwartet: Entwicklung innovativer KI-gestützter Datenprodukte im Bereich Health & Performance, die direkt in unsere Anwendungen einfließen.
• Konzeption & Modellierung: Du beurteilst, strukturierst und bereitest relevante Datenquellen auf, evaluierst Modellierungsansätze und optimierst sie.
• Deployment & MLOps: Du bringst deine Modelle selbst auf die Straße! Du übernimmst die Integration und das Deployment direkt in unsere produktiven Softwarelösungen – ganz nach dem Motto: „You build it, you run it!“.
• Teamwork & Kommunikation: Du arbeitest Hand in Hand in interdisziplinären, agilen Projektteams, machst deine Arbeit für andere greifbar und kannst deine Ergebnisse auch vor nicht-technischen Stakeholdern verständlich auf den Punkt bringen.

• Ausbildung: Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik, Mathematik, Physik, Data Science oder einer verwandten Fachrichtung.
• Data Science & ML: Erste praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning sowie fundierte Programmierkenntnisse in Python und dem gängigen ML-Ökosystem (z. B. Scikit-Learn, Pandas, NumPy).
• Technologisches Fundament: Du bringst ein gutes theoretisches Verständnis für moderne Ansätze (z. B. Deep Learning, Frameworks wie PyTorch/TensorFlow oder grundlegendes LLM-Verständnis) mit und hast Lust, dich kontinuierlich in neue Tech-Trends einzuarbeiten.
• Software Engineering & Cloud: Praktische Kenntnisse im modernen Softwarelebenszyklus (Git, CI/CD, Testing) und erste Berührungspunkte mit Cloud-Technologien (vorzugsweise STACKIT oder GCP).
• MLOps & Agile Methoden: Idealerweise Erfahrung mit verteilten ML-Frameworks und Model-Lifecycle-Management (z. B. MLFlow) sowie agilen Methoden.
• Sprachkenntnisse: Fließende Deutschkenntnisse (C1-Niveau) und sehr gute Englischkenntnisse.

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