AI Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der EPP-Herstellung und der Kunststoffverarbeitung. In einer Zeit, in der die Industrie 4.0 immer mehr an Bedeutung gewinnt, suchen wir einen AI Engineer, der unser Team verstärkt. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung von KI-gesteuerten Lösungen und wiederverwendbaren KI-Agenten für die Fertigung. Ihre Hauptaufgaben umfassen das Design und die Entwicklung intelligenter Agenten, die maschinelles Lernen, datengestützte Entscheidungsfindung und Automatisierung kombinieren, um die Entscheidungsfindung und die Abläufe in der Fertigung zu unterstützen. Sie werden an der Erstellung von KI-Komponenten und -Modellen arbeiten, die in verschiedenen Maschinen, Produktionslinien und Werken eingesetzt werden können. Zudem unterstützen Sie den gesamten KI-Lebenszyklus, einschließlich Training, Bereitstellung, Testen, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung in Pilot- und Produktionsumgebungen. Die enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern und funktionsübergreifenden Teams ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil Ihrer Tätigkeit, um die Anforderungen des Unternehmens in KI-gesteuerte Lösungen zu übersetzen. Sie werden auch neue KI-Technologien evaluieren, um die Leistung, Erklärbarkeit und Robustheit zu verbessern und zur Dokumentation, zu Best Practices und Richtlinien für eine konsistente KI-Nutzung beizutragen.

Der ideale Kandidat bringt einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Data Science oder einem verwandten Bereich mit. Sie haben umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von maschinellen Lernlösungen mit Python und gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn. Ein grundlegendes Verständnis für die sichere Entwicklung von KI und den verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten ist erforderlich. Kenntnisse über GenAI und die damit verbundenen Risiken sind von Vorteil. Sie sollten mit Techniken des tiefen Lernens für visuelle, zeitbasierte oder textbasierte Anwendungen vertraut sein. Erfahrungen mit Konzepten der GenAI wie Embeddings, großen Sprachmodellen oder agentenbasierten Systemen sind ein starkes Plus. Ein gutes Verständnis des KI-Lebenszyklus, einschließlich Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Überwachung, ist ebenfalls wichtig. Idealerweise haben Sie Erfahrung im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten, vorzugsweise in industriellen oder Fertigungskontexten. Vertrautheit mit cloudbasierten KI-Diensten und skalierbaren Bereitstellungsansätzen, wie Microsoft Azure, ist von Vorteil. Sie sollten über starke analytische und problemlösende Fähigkeiten verfügen sowie gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten mitbringen.