4 Teilzeit Machine Learning Engineer Jobs

Entwicklung von ML-Modellen und Integration in skalierbare Cloud-Infrastrukturen, Entwicklung von End-to-End-Lösungen – von der Datenpipeline bis zur API, Einbringen von Ideen, Entwicklung von Prototypen, Testen neuer Ansätze, Beitrag zur Realisierung einer komplett neuen Lösung „from scratch“ – inklusive Go-to-Market, Übersetzung komplexer Anforderungen in smarte Lösungen, Denken in Impact – für Kunden, Nutzer:innen und das große Ganze

Entwicklung von KI-Assistenten für Normen-Anwender und innerbetriebliche Prozesse der DIN-Gruppe mithilfe von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG), Anwendung von Natural Language Processing (NLP) Methoden, Anpassung von Machine Learning Modellen und LLMs, um Wissen aus Normen-Daten automatisch zu extrahieren und zu strukturieren, Planung, Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Infrastrukturen mit Hilfe von DevOps, LLMOps, und Cloud-Diensten, um die Bereitstellung und den Betrieb zukünftiger KI-Lösungen sicherzustellen, Arbeiten in interdisziplinären Teams, um Entwicklungen in bestehende und neue Produkte und Lösungen der DIN Media zu integrieren, Entwicklung von Prototypen und Bewertung von Technologien, die als Grundlage für neue und innovative Produkte und Lösungen dienen, Projektmanagement und Projektsupport für KI-Projekte mit externen Dienstleistern, Mitarbeit in DIN- und KI-Netzwerken und die Unterstützung bei DIN-gruppenweitem Wissensaufbau im Bereich Künstliche Intelligenz

Verarbeitung und Analyse von textbasierten Daten aus Learning Management Systemen, Assessment-Systemen sowie qualitativen Datenquellen wie Interview-Transkripten., Implementierung, Weiterentwicklung und Anpassung von KI-Modellen und Forschungsprototypen zur Annotation und Scoring von Textdaten, insbesondere zur Optimierung des KI-gestützten Lehrens und Lernens in schulischen und hochschulischen Kontexten., Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen, Organisation von Workshops sowie Halten von Vorträgen und wissenschaftlichen Publikationen, Entwicklung einer eigenen wissenschaftlichen Fragestellung und eigenständige Forschungstätigkeiten auf dem Gebiet KI in der Bildung und Learning Analytics mit dem Ziel der Promotion, Lehre oder Betreuung von Abschlussarbeiten von Studierenden

Aufbereitung und Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Systemen zur Schaffung einer einheitlichen Datenbasis, Anbindung und Integration von Kunden- und Lieferantendaten (EDI, Onlineportale, u.Ä.), Erstellung, Pflege und Optimierung von Berichten zur datengetriebenen Unterstützung unternehmerischer Entscheidungen, Analyse und Optimierung unserer SQL-Serverlandschaft für maximale Effizienz, Performance und Skalierbarkeit, Entwicklung von Skripten und Programmierlösungen zur Automatisierung von Datenprozessen, Analytische Auswertung von Daten in Berichten zur Ableitung fundierter Handlungsempfehlungen

Begleitung und Coaching der Teilnehmenden durch 1:1-Coachings, moderierte Diskussionen und praxisnahe Übungen, Vermittlung von Expertenwissen und Beantwortung von Fragen, Begleitung interner Projekte und Unterstützung von Unternehmen sowie Teilnehmenden bei der Umsetzung ihres neuen Wissens in der Praxis, Entwicklung von hochwertigen Fachartikeln, Blogbeiträgen und Vorträgen, Optimierung der Lernmaterialien und Entwicklung neuer, innovativer Bildungsformate

Unterstützung bei der Implementierung von robusten und skalierbaren Datenpipelines, Unterstützung bei der Automatisierung von Datenflüssen, Optimierung von Schnittstellen und Cloud-Architektur, Mitarbeit an der Optimierung der Dateninfrastruktur in der Cloud (z.B. Kubernetes-Cluster), Automatisierung von Deployments, Schaffung von zuverlässigen Monitoring- und Alerting-Lösungen, Unterstützung beim Einrichten von Monitoring-Tools (z.B. Prometheus, Grafana)

Verarbeitung und Analyse von textbasierten Daten aus Learning Management Systemen, Assessment-Systemen sowie qualitativen Datenquellen wie Interview-Transkripten., Implementierung, Weiterentwicklung und Anpassung von KI-Modellen und Forschungsprototypen zur Annotation und Scoring von Textdaten, insbesondere zur Optimierung des KI-gestützten Lehrens und Lernens in schulischen und hochschulischen Kontexten., Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen, Organisation von Workshops sowie Halten von Vorträgen und wissenschaftlichen Publikationen, Entwicklung einer eigenen wissenschaftlichen Fragestellung und eigenständige Forschungstätigkeiten auf dem Gebiet KI in der Bildung und Learning Analytics mit dem Ziel der Promotion, Lehre oder Betreuung von Abschlussarbeiten von Studierenden

Entwicklung der Systemarchitektur und -komponenten in enger Zusammenarbeit mit den Projektbeteiligten, Planung des Aufbaus der Entwicklungsumgebung, Erstellung der Dateninfrastruktur und Aufbereitung von Daten für das LLM, Entwicklung einer Finetuning/RAG-Pipeline und einer Evaluationspipeline, Erweiterung der Dateninfrastruktur für die Adaption des LLMs, Entwicklung spezifischer Evaluationsmetriken, Unterstützung beim Aufbau der Erprobungsplattform, Durchführung von Testreihen und Analyse der Erprobungsdaten, Publizieren von Ergebnissen und Vorstellung dieser auf Fachkonferenzen

Entwicklung innovativer, rechnergestützter Methoden zur Erforschung molekularer Krankheitsprozesse, Konzeption, Ausarbeitung und Implementierung von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz in der klinischen Diagnostik und biomedizinischen Forschung, Anwendung klassischer Methoden der Statistik zur Aufbereitung und Analyse von Rohdaten verschiedenster OMICs-Felder, Entwicklung innovativer Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz zur Integration und zum ‚Datamining‘ grosser, multimodaler, klinischer Daten, Ausprägung und Vertiefung des wissenschaftlichen Profils auf dem Gebiet der Computer-gestützten Biomedizin, Publikation von Forschungsergebnissen in anerkannten internationalen Fachzeitschriften, Vorträge auf internationalen Konferenzen, Beteiligung an Lehrformaten, wie Vorlesungen und Seminare des Instituts für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin

Forschung und Entwicklung im Teilprojekt „Nutzer:innen-zentrierte Digitalisierung für nachhaltige Entwicklung, Konzeption und Umsetzung von Lösungen zur Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung von Daten (ETL, APIs), Konzeption, Umsetzung und Erprobung von Vorhersagemodellen mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz Beratung von und fachliche Abstimmung mit Partnern im Rahmen des Projekts, insbesondere mit Kommunen und KMU im Themenfeld „Digitalisierung“, Durchführung wissenschaftlicher Recherchen, Aufbereitung der Ergebnisse und Anfertigung von Publikationen

Einrichtung und technische Pflege von Praktikumsinfrastruktur z.B. in Form von vorkonfigurierten virtuellen Maschinen für Studierende, Einrichtung und technische Pflege von KI Diensten in der Lehre wie z.B. einem sprachmodellbasierten Email-Feedback für Studierende oder einem Generator für Praktikumsaufgaben unter Anleitung der Dozenten, Mitwirkung bei der Vorbereitung der Lehrveranstaltungen, Entwicklung von Aufgaben und Unterlagen, Betreuung von Studierenden im virtuellem Labor und Lehrveranstaltungen in den Fachgebieten Datenbanken, Data Science und künstliche Intelligenz unter Anleitung der Dozenten, Mitarbeit bei Forschungs- und Entwicklungsvorhaben, Kommunikation mit und Vergleich von internen und externen Anbietern von (Cloud)diensten, Soft- und Hardware, Unterstützung der Studierenden bei Projekt- oder Abschlussarbeiten

Entwicklung von sauberem und effizientem Code auf der Grundlage von Spezifikationen und Richtlinien., Entwicklung, Pflege und Nutzung von Deployment-Pipelines (nach dem Paradigma „Infrastructure as Code“)., Aufbau und Bereitstellung von Python-Diensten in Kubernetes., Einrichtung von Automatisierungs- / Testskripten zur Unterstützung von Spezialist*innen bei der Durchführung von Funktions- und Qualitätstests., Behebung von Programmierproblemen und Gewährleistung einer produktiven Arbeitsumgebung., Wartung und regelmäßige Verbesserung der bestehenden Software., Analysieren und Testen vor der Markteinführung., Gewährleistung der Softwaresicherheit durch Entwicklung von Programmen zur aktiven Überwachung der Offenlegung privater Informationen., Entwicklung von Optimierungsmodulen für die Grid Analysis auf der Grundlage vorgegebener Anwender*innen berichte., Teilnahme am 24/7 Bereitschaftsdienst für den Support.