Noch keine KI-Analyse
Ausführen: python script_run_ai_scoring.py --profile jakob
Geforderte Skills
aws
azure
calculus
ci/cd
cloud computing
data analysis
data governance
data mining
data science
data visualization
databricks
docker
feature engineering
hadoop
kubernetes
machine learning
mlflow
mlops
monitoring
optimization
python
python data libraries
python visualization
r
relational databases
spark
sql
statistics
Stellenbeschreibung
Start: 01.01.2026 | End: 31.12.2029 | Remote: 100%
Beschreibung
Für unseren Kunden in Hamburg suchen wir einen Machine-Learning Engineer (m/w/d).
Profil:
Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem vergleichbaren technischen FachgebietAusgeprägtes Verständnis grundlegender Konzepte der Informatik, insbesondere Datenstrukturen, Algorithmen, automatisierte Tests, objektorientierte Programmierung und algorithmische KomplexitätMehrjährige Erfahrung in der Umsetzung produktiver Data-Science- oder Machine-Learning-ProjekteMehrjährige Erfahrung in der Entwicklung, Optimierung und Wartung von Anwendungen in PythonFundierte Kenntnisse in der Analyse und Visualisierung von Daten mit Python (z. B. Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly)Gute Kenntnisse in SQL und im Umgang mit relationalen DatenbankenTiefes Verständnis des Machine-Learning-Lebenszyklus – von Datenextraktion und Feature Engineering über Modelltraining und Evaluation bis hin zu Deployment und MonitoringKenntnisse grundlegender Konzepte und Algorithmen der Statistik und des maschinellen LernensErfahrung in der Arbeit nach DevSecOps-Grundsätzen sowie im Einsatz von CI/CD-Tools (z. B. Jenkins, Docker, Kubernetes)Projekterfahrung als Machine Learning Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle im Gesundheitswesen bzw. im GKV-Umfeld wünschenswertErfahrung in der Implementierung von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen empfehlenswertKenntnisse in Cloud-Plattformen (z. B. Azure ML, AWS SageMaker, Google AI Platform) vorteilhaftErfahrung mit MLOps-Tools (z. B. MLflow, Kubeflow, DVC) wünschenswertKenntnisse in Big-Data-Technologien (z. B. Spark, Hadoop, Databricks) empfehlenswertErfahrung mit Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes, OpenShift) vorteilhaftKenntnisse in der Integration von ML-Modellen in Microservice-Architekturen wünschenswertErfahrung im Umgang mit Versionierung und Deployment von Modellen empfehlenswertKenntnisse in der Implementierung sicherer ML-Systeme sowie im Umgang mit Datenschutzanforderungen (z. B. DSGVO, eIDAS) wünschenswertProjekterfahrung im GKV-Umfeld oder in sicherheitsrelevanten Projekten wertvoll
Haben Sie Zeit und Interesse an einem spannenden Projekt?
Dann freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme!