Machine Learning Ingenieur

Über den Job

Firmenbeschreibung

Willkommen bei Kanadevia Inova, einem globalen Innovationsführer im Bereich der Abfallinfrastruktur, wo wir an die Schaffung einer nachhaltigen Zukunft durch Technologie und Innovation glauben.

Verwandlung von Abfall in Wert

Bei Kanadevia Inova sind wir stolz darauf, an der Spitze der Waste-to-X-Technologie zu stehen. Wir sind nicht nur Abfallmanager; wir sind Schöpfer von Wert aus dem, was Gemeinschaften wegwerfen. Ihre Rolle bei Kanadevia Inova trägt direkt dazu bei, etwas, das einst als nutzlos galt – Abfall – in etwas Unbezahlbares zu verwandeln: Energie, Wärme, Wasserstoff, Dünger und mehr.

Stellenbeschreibung

• Industrialisierung und Betrieb von KI/ML-Lösungen durch die Umwandlung von Prototypen in skalierbare, produktionsreife Anwendungen.
• Entwurf, Implementierung und Wartung von End-to-End MLOps-Pipelines, die Training, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Nachtraining abdecken.
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Data Engineers, Software Engineers, Produktmanagern und Geschäftsinteressenten zur Bereitstellung von KI-Lösungen.
• Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Sicherheit, Compliance, Datenintegrität, Leistung und Governance während des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus.
• Überwachung und Optimierung der Modellleistung, Fehlerbehebung bei Produktionsproblemen und Unterstützung kontinuierlicher Verbesserungen sowie Mentoring von weniger erfahrenen Kollegen.

Qualifikationen

• MSc in Informatik oder einem MINT-Fach mit starkem Informatikfokus sowie Erfahrung in agilen Softwareentwicklungsumgebungen.
• Starke Python-Programmierkenntnisse und praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder Scikit-learn.
• Solides Verständnis von MLOps-Praktiken, einschließlich Modellbereitstellung, Versionierung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement in Produktionsumgebungen.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise Azure), Containerisierungstechnologien (Docker), APIs, Datenbanken und verteilten Systemen.
• Kenntnisse in Data Engineering und Datenverarbeitungs-Frameworks; Erfahrung mit industriellem IoT, Zeitreihendaten, Computer Vision oder Physics-AI-Lösungen ist von Vorteil.

Zusätzliche Informationen

Für Personalagenturen: Bitte beachten Sie, dass wir keine Bewerbungen von Agenturen akzeptieren. Vielen Dank.