Machine Learning Engineer m/w/d

  • Miele
  • Gütersloh, Germany
  • 08/01/2020
Full time Data Science Machine Learning Big Data Statistics

Job Description

Geschäftsbereich Smart Home

Ihre Aufgabe

  • Konzeption, Entwicklung und Evaluation intelligenter daten-getriebener Prototypen, Services oder Produkte auf Basis modernster Verfahren der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf Maschinellem Lernen
  • Konzeption und Implementierung von ML-Pipelines und -Lifecylces unter Verwendung von Tools (z. B. mlflow, dvc) und Cloud Services (z. B. MS Azure Machine Learning Services)
  • Design, Implementierung und Rollout von ML Modellen (Model Production / Model Deployment) und Applikationen
  • Entwicklungsdokumentation, als auch kontinuierliche Überwachung der entwickelten Modelle (z. B. Temporal drift, Context Loss, …)
  • Mitarbeit in interdisziplinären Projektteams um innovative Prototypen, Services und Produkte im IoT-Umfeld zu konzipieren, umzusetzen als auch zu evaluieren

Ihr Profil

  • Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Statistik, Ingenieurswissenschaften oder vergleichbare Industrieerfahrung sowie Berufserfahrung in der Auswahl und Anwendung von Data Science Frameworks/Toolkits (z. B. Tensorflow, PyTorch, scikit-learn, pandas, …) und relevanter Programmiersprachen (z. B. Python, R)
  • Mehrjährige Erfahrung im Praxiseinsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz, mit Fokus auf Maschinellem Lernen (supervised, unsupervised, RL)
  • Erfahrung im Einsatz von kognitiven Machine Learning Services (z. B. AWS Services, IBM Watson, MS Azure) sowie im Einsatz agiler Arbeitsmethoden (z. B. Scrum); hilfreich sind Erfahrungen in den Bereichen Machine Vision oder Natural Language Processing
  • Bereitschaft in interdisziplinären Teams innovative Lösungen in kurzen Zyklen zu erarbeiten und iterativ weiterzuentwickeln
  • Analytische Fähigkeiten und gutes technisches Verständnis gepaart mit sehr guten Deutsch- und Englischkenntnissen in Wort und Schrift

Arbeitsort: Gütersloh Befristung: unbefristet Beschäftigungsart: Vollzeit Beginn: ab sofort

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Herr Daniel LePersonal Technik und ProduktionTel +49 5241 892356