3 Machine Learning Engineer Jobs Frankfurt

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

Aufbau und Konsolidierung von Trainingsdaten aus verschiedenen Projekten in Schul- und Hochschulkontext, Strukturierung des Datenzugriffs zur Bereitstellung hochwertiger Datensätze für Forschung und KI-gestützte Bildungsanwendungen, Koordination und Aufbau eines Pools von studentischen Hilfskräften für das Labeling von Daten und die Bereitstellung von Trainingsdaten, Entwicklung und Bereitstellung spezifischer KI-Modelle für Bildungskontexte, Teilnahme an Konferenzen, Organisation von Workshops sowie Erstellung von Vorträgen und wissenschaftlichen Publikationen, Möglichkeit zur Entwicklung einer eigenen wissenschaftlichen Fragestellung und eigenständige Forschungstätigkeit im Bereich KI in der Bildung und Learning Analytics mit der Option zur Promotion, Lehre oder Betreuung von Abschlussarbeiten von Studierenden

Aufbau und Konsolidierung von Trainingsdaten aus verschiedenen Projekten in Schul- und Hochschulkontext, Strukturierung des Datenzugriffs zur Bereitstellung hochwertiger Datensätze für Forschung und KI-gestützte Bildungsanwendungen, Koordination und Aufbau eines Pools von studentischen Hilfskräften für das Labeling von Daten und die Bereitstellung von Trainingsdaten, Entwicklung und Bereitstellung spezifischer KI-Modelle für Bildungskontexte, Teilnahme an Konferenzen, Organisation von Workshops sowie Erstellung von Vorträgen und wissenschaftlichen Publikationen, Möglichkeit zur Entwicklung einer eigenen wissenschaftlichen Fragestellung und eigenständige Forschungstätigkeit im Bereich KI in der Bildung und Learning Analytics mit der Option zur Promotion, Lehre oder Betreuung von Abschlussarbeiten von Studierenden

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

Sie fungieren als Ansprechpartner*in für alle Fragen und Anforderungen bzgl. KI-gestützter Anwendungen und Services, Sie leiten komplexe Transformationsprojekte unter Einbindung von Stakeholdern unterschiedlichster Hierarchie- und Fachebene, Sie sind mitverantwortlich für die Strategie-Entwicklung zum Thema Künstliche Intelligenz, einschließlich der Erstellung von Zielbildern, Konzepten und Roadmaps, Sie entwickeln, implementieren und betreiben KI-Systemlösungen und definieren IT-Architekturprinzipien für verschiedene KI-Anwendungsfälle, Sie steuern die zur Leistungserbringung benötigten Dienstleister und etablieren IT-Standards und Prozesse zu KI-Werkzeugen und -Technologien, Sie beraten die Fachbereiche strategisch bei der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und fördern den Kompetenzausbau zu Themen der Digitalisierung, wie Cloud Computing, Big Data Prozessautomatisierung, digitale Kundeninteraktion, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und Deep Learning