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Arrow Electronics ist ein global tätiges Technologie- und Lieferkettenunternehmen, das Technologiehersteller und Dienstleister unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst den Mehrwertvertrieb, das Lieferkettenmanagement, Unterstützung bei Marketing und Geschäftsentwicklung, Lösungen für aufstrebende Technologien, Design Engineering, Rechenzentrumsmanagement und die Verwertung von IT-Assets. Mit diesem umfassenden Portfolio unterstützt Arrow die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Technologieprodukten in verschiedenen Branchen und trägt dazu bei, fortschrittliche Technologien zugänglicher zu machen und ihre Markteinführung zu erleichtern.
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KI-/ML-Ingenieur

Entwickle skalierbare MLOps-Pipelines und LLM-Lösungen für die Engineering-Services von eInfochips. Entwickle, überwache und steuere Machine-Learning-Systeme.

INIndienVor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureGoogle Cloud PlatformHadoopKafkaKerasNoSQLNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickle KI- und Machine-Learning-Lösungen.
  • Konzipiere skalierbare MLOps-Pipelines mit Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) und CI/CD/CT.
  • Implementiere Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie bestärkendes Lernen.
  • Entwickle Features und bewerte die Modellleistung.
  • Überwache Modelldrift und richte automatisierte Warnmeldungen ein.
  • Etabliere Data Governance, Datenherkunftsverfolgung, Metadatenverwaltung und Compliance-Prozesse.
  • Entwirf und implementiere LLM-Lösungen mit RAG, agentischer KI, MCP und Prompt Engineering.
  • Erstelle Power-BI-Dashboards zur Modellüberwachung und Berichterstattung über geschäftliche KPIs.
  • Wende bewährte Softwareentwicklungspraktiken auf Machine-Learning-Code an.
  • Bewerte praktische Einsatzmöglichkeiten für generative KI, agentische KI und LLMs.
  • Fördere jüngere Kolleginnen und Kollegen, überprüfe Code und leite technische Wissensaustausche.

Anforderungen

  • 4–8 Jahre Berufserfahrung.
  • Eine Kündigungsfrist von 0–45 Tagen ist bevorzugt.
  • Fundierte Kenntnisse in überwachtem und unüberwachtem Lernen, bestärkendem Lernen, Modellbewertung und Feature Engineering.
  • Sicherer Umgang mit TensorFlow, PyTorch und Keras.
  • Praktische Erfahrung mit CNNs und RNNs.
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich NumPy, Pandas und scikit-learn.
  • Praktische Erfahrung mit Spark; Databricks-Erfahrung ist bevorzugt.
  • Kenntnisse in Hadoop und Kafka.
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Diensten, Datenspeicherung und Rechenressourcen auf Azure, AWS oder GCP.
  • Fundierte MLOps-Erfahrung.
  • Fundierte Kenntnisse in SQL, NoSQL und Datenmodellierung.
  • Praktische Erfahrung mit der Erkennung und Überwachung von Modelldrift sowie der Einrichtung automatisierter Warnmeldungen.
  • Praktische Erfahrung mit der Implementierung von Data-Governance-Frameworks, Datenherkunftsverfolgung, Metadatenverwaltung und Compliance.
  • Erfahrung mit der Konzeption skalierbarer MLOps-Pipelines unter Einsatz von Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) und CI/CD/CT.
  • Die Zertifizierung Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit dem Entwurf und der Implementierung von LLM-Lösungen mit RAG, agentischer KI, MCP und Prompt Engineering ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit der Erstellung von Power-BI-Dashboards zur Modellüberwachung und Berichterstattung über geschäftliche KPIs ist von Vorteil.
  • Fundierte Kenntnisse in Statistik, Hypothesentests und Dateninterpretation sind von Vorteil.
  • Kenntnisse in Softwareentwicklungspraktiken für wiederverwendbaren, testbaren und wartbaren Machine-Learning-Code.
  • Kenntnisse in generativer KI, agentischer KI und LLMs.
  • Fähigkeit, jüngere Kolleginnen und Kollegen zu fördern, Code zu überprüfen und technische Wissensaustausche zu leiten.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung
  • Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
  • Berufliche Weiterentwicklung
  • Innovatives Arbeitsumfeld
  • Anerkennung und Prämien

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