Starke Aufgaben

Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf PoC Level
Skalierung von Machine-Learning-Modellen für den Einsatz in produktiven Systemen, unter Berücksichtigung von Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit
Aufbau, Testing und Verwaltung von Datenpipelines für Trainings- und Produktionssysteme
Datenaufnahme, Qualitätssicherung und Feature Engineering
Enge und eigenständige Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und anderen Teams zur Integration von Modellen in bestehende Arbeitsabläufe
Recherche, Evaluierung und Auswahl geeigneter Machine-Learning-Algorithmen und -Technologien, basierend auf aktuellen Forschungsergebnissen
Adressatengerechte Dokumentation und Präsentation der entwickelten Modelle und deren Ergebnisse

Beste Voraussetzungen

Studium in Computer Science, Computer Engineering, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Studienrichtung
Einschlägige Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen vorzugsweise in Computer Vision Projekten und fundierte Kenntnisse in Python
Erfahrung mit Machine-Learning-Tools wie z.B. PyTorch und Scikit-learn
Kenntnisse in der Arbeit mit großen Datensätzen und Datenbanktechnologien
Erste Erfahrung in der Entwicklung von APIs und der Integration von ML-Modellen in produktive Umgebungen sowie Erfahrung mit Produktivierungstechnologien und Tools (Docker, Kubernetes, GitHub, VSCode, Linux) wünschenswert
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Starke analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge verständlich zu kommunizieren
Teamfähigkeit und eine proaktive, selbstständige Arbeitsweise

Ausgezeichnetes Umfeld

Praxisnahe Einblicke in die Luftfahrtindustrie und Jobs mit Verantwortung
Starker Teamzusammenhalt u.a. durch unser Studierenden-Netzwerk und verschiedene Events
Individuelle Betreuung durch Mentoring und feste Ansprechpersonen
Flexible Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten (je nach Einsatzbereich)
Leckere und abwechslungsreiche Gerichte in unserer Betriebsgastronomie
EGYM Wellpass und Möglichkeit zur Teilnahme an örtlichen Laufevents

Startklar?

Dann gib Deiner Bewerbung Schub und schick uns Deine Unterlagen (Lebenslauf, Notenübersicht der Hochschule, Schulabschlusszeugnis sowie eine aktuelle Immatrikulation) online. Gleich jetzt, gleich hier.

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