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51 – 200 Mitarbeitende
Sponsor für FachkräftevisumRegierungSaaSSicherheit
Zaizi arbeitet mit Regierungsbehörden und sicherheitsorientierten Organisationen zusammen, um sichere digitale Dienste zu entwickeln, zu verbessern und zu betreiben. Das Unternehmen verbindet Strategie, Service Design, Produktmanagement, Nutzerforschung, agile Umsetzung, Automatisierung und Cloud-Dienste, um komplexe Herausforderungen im öffentlichen Sektor zu bewältigen. Zaizi legt Wert auf evidenzbasierte Entscheidungen, enge Zusammenarbeit und Lösungen, die Kundinnen und Kunden dabei unterstützen, dauerhafte digitale Kompetenzen aufzubauen – unter anderem in den Bereichen Grenzsicherheit, nationale Sicherheit und umfassendere staatliche Dienstleistungen.
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Leitender Machine-Learning-Ingenieur, KI bei Zaizi – UK, hybrid

Leiten Sie die Entwicklung und Bereitstellung generativer KI- und MLOps-Lösungen für Zaizis Projekte im britischen öffentlichen Sektor. Erforschen Sie neue KI-Technologien, liefern Sie sichere Produktionsmodelle und fördern Sie Engineering-Teams durch Mentoring.

GBVereinigtes KönigreichHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur

Beschreibung

  • Neue KI-Algorithmen, Modelle und Technologien untersuchen, entwickeln und validieren
  • Anspruchsvolle Machine-Learning-Modelle erstellen
  • MLOps-Pipelines für CI/CD, Monitoring und das erneute Trainieren von Modellen entwickeln, betreiben und warten
  • Fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle entwerfen, entwickeln, testen und bereitstellen
  • Die geeignetsten Modelle für Produkte und Dienstleistungen auswählen
  • Technische Führung bei komplexen und ungewöhnlichen Machine-Learning-Problemen übernehmen
  • Bestehende Modelle anpassen, optimieren, erneut trainieren und warten
  • Modelle in die Produktion überführen und anhand der Leistungsanforderungen validieren
  • Machine-Learning-Modelle mit bestehenden Systemen verbinden
  • Produktionsmodelle überwachen, um ihre Sicherheit, ihren Schutz und ihre Wirksamkeit zu gewährleisten
  • Die Entwicklung jüngerer Teammitglieder durch Mentoring unterstützen
  • Technische Entscheidungen im gesamten Team mitgestalten

Anforderungen

  • Umfangreiche Erfahrung im Bereich Machine Learning, einschließlich fundierter Kenntnisse von ML-Algorithmen, Frameworks und etablierten Verfahren
  • Die Forschung zu generativer KI als Fachexpertin oder Fachexperte leiten, einschließlich der Planung und Steuerung von Forschungsaktivitäten
  • Neue Technologien der generativen KI im Hinblick auf Geschäftswert, Machbarkeit und Einsatzmöglichkeiten im Bereich der nationalen Sicherheit identifizieren und bewerten
  • Komplexe Proofs of Concept mit hohem Risiko für neue KI-Anwendungen liefern
  • Als zentrale Anlaufstelle der Organisation für Expertise zu generativer KI fungieren
  • Verschiedene Data-Science-Methoden zur Unterstützung der Modellentwicklung einsetzen
  • Nachweisliche Erfahrung im Aufbau, in der Bereitstellung und im Management komplexer Machine-Learning-Modelle
  • Berechtigung, im Vereinigten Königreich ohne Sponsoring zu arbeiten
  • Seit mehr als fünf Jahren ununterbrochen im Vereinigten Königreich gelebt haben, um die Anforderungen für die SC-Sicherheitsüberprüfung zu erfüllen

Zusatzleistungen

  • Jährliche Gehaltsüberprüfungen entsprechend Leistung und Marktwert
  • Loyalty-Pensionsplan mit zunächst 5 % Arbeitgeberbeitrag, der nach dem dritten Dienstjubiläum jährlich um 0,5 % bis maximal 8 % steigt
  • Umfassende Gruppenlebensversicherung
  • 10 bezahlte Tage für den Reservistendienst
  • 25 Tage Jahresurlaub plus gesetzliche Feiertage
  • Möglichkeit, zusätzliche Urlaubstage zu kaufen oder zu verkaufen
  • Zwei bezahlte Freistellungstage für ehrenamtliches Engagement pro Jahr
  • Vollständig finanzierte berufliche Zertifizierungen, einschließlich AWS, GCP und Agile
  • Fünf bezahlte Lerntage
  • Jährlicher Personal-Choice-Fonds in Höhe von 500 £
  • Zugang zu individueller beruflicher Beratung und Teamtrainings
  • Private Vitality-Krankenversicherung mit Apple Watch, Fitnessstudio-Rabatten und Prämien
  • Hybrides Arbeitsmodell
  • Zuschuss für die Ausstattung des Homeoffice
  • Fahrradprogramm für den Arbeitsweg

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