22.08.2025 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarMachine Learning Engineer
Frankfurt, Deutschland
Weltweit
PhD in Statistics/EconometricsSkills
data sciencemachine learningAzureData EngineeringCICD PipelinesMLOPSPythonGenAILarge Language ModelsKünstliche IntelligenzAzure AI EngineerOpenAI
- Mehrjährige Projekterfahrung im Data Science und KI Umfeld in unterschiedlichen Branchen (Banken, Logistik, Telekom, Retail, Pharma, Medien, Chemie)
- Softwareentwicklung in den Bereichen Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Generative KI
- Entwicklung generativer KI Anwendungen und Bereitstellung der Anwednungen mit Hilfe von Microservices
- Bereitstellung von Machine Learning Modellen und KI Anwendungen in unterschiedlichen Cloud Umgebungen
- Azure
- AWS
- Databricks
- Prototyping und Operationalisierung von Modellen
- CICD via DevOps & MLOps
- Entwicklung von produktionsreifem Code in Python sowie tiefgehende Kenntnisse relevanter Bibliotheken (z.B. scikit-learn, mlflow, openai, langchain, semantic kernel)
- Sicherer Umgang mit gängigen Entwicklungsumgebungen wie z.B. PyCharm, Visual Studio Code
- Scrum / Arbeit in agilen Team
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
- Konzeption und Umsetzung von GenAI Use Cases
- Verwendung von Azure OpenAI Services & HuggingFace Modellen
- Implementierung von Backend APIs mit Promptflow & MLflow
- Implementierung von RAG workflows mit Hilfe von Vektordatenbanken wie beispielsweise Azure AI Search
- Tiefgehende Kenntnisse einschlägiger Client SDKs (z.B. OpenAI & Langchain)
- Tiefgehende Kenntnisse in Prompt Engineering (z.B. zur Erzeugung von strukturiertem Output)
- Verwendung von Azure OpenAI Services & HuggingFace Modellen
- Implementierung von Backend APIs mit Promptflow & MLflow
- Implementierung von RAG workflows mit Hilfe von Vektordatenbanken wie beispielsweise Azure AI Search
- Tiefgehende Kenntnisse einschlägiger Client SDKs (z.B. OpenAI & Langchain)
- Tiefgehende Kenntnisse in Prompt Engineering (z.B. zur Erzeugung von strukturiertem Output)
- ML Engineer im Rahmen eines großen Data Science Projekts
- Deployment von ML Modellen über Databricks und Azure ML Endpunkte
- Implementierung von Python coding best practices
- Konzeption & Implementierung von CICD pipelines in Azure DevOps & Azure Databricks
- Entwicklung der Code Promotion Strategie für den Release Prozess von Analytics Modellen
- Entwicklung der MLOps Strategie zur Produktionalisierung von ML Modellen
- Reguläre Pull Request Reviews zur Sicherstellung der Code Qualität
- Deployment von ML Modellen über Databricks und Azure ML Endpunkte
- Implementierung von Python coding best practices
- Konzeption & Implementierung von CICD pipelines in Azure DevOps & Azure Databricks
- Entwicklung der Code Promotion Strategie für den Release Prozess von Analytics Modellen
- Entwicklung der MLOps Strategie zur Produktionalisierung von ML Modellen
- Reguläre Pull Request Reviews zur Sicherstellung der Code Qualität
- Lead ML Engineer im Rahmen eines großen Data Science Projekts
- Entwickler & Maintainer von 2 Python Bibliotheken
- Implementierung von Python coding best practices
- Konzeption & Implementierung von CICD pipelines in Azure DevOps & Azure Databricks
- Entwicklung der Code Promotion Strategie für den Release Prozess von Analytics Modellen
- Entwicklung der MLOps Strategie zur Produktionalisierung von ML Modellen
- Reguläre Pull Request Reviews zur Sicherstellung der Code Qualität
- Consultant und Mentor der Data Science community im Rahmen eines großen Data Science Projekts
- Entwickler & Maintainer von 2 Python Bibliotheken
- Implementierung von Python coding best practices
- Konzeption & Implementierung von CICD pipelines in Azure DevOps & Azure Databricks
- Entwicklung der Code Promotion Strategie für den Release Prozess von Analytics Modellen
- Entwicklung der MLOps Strategie zur Produktionalisierung von ML Modellen
- Reguläre Pull Request Reviews zur Sicherstellung der Code Qualität
- Consultant und Mentor der Data Science community im Rahmen eines großen Data Science Projekts