Aspire Software

1.001 – 5.000 Mitarbeitende

Aspire Software übernimmt und unterstützt Softwareunternehmen, die Branchen wie das Gastgewerbe, die Logistik und das Bauwesen bedienen. Als Teil der Valsef Group verbindet das Unternehmen Kapital, operative Expertise und gemeinsame Best Practices mit einem dezentralen Ansatz. So können einzelne Unternehmen und Teams ihre Stärken bewahren und zugleich ihre Geschäftstätigkeit verbessern und ausbauen. Der Fokus liegt auf dem Aufbau langfristiger Technologiepartnerschaften, der Stärkung der eigenen Unternehmen sowie der Schaffung nachhaltiger Perspektiven für die Menschen und Kunden, die mit ihnen verbunden sind.

Stellen im Unternehmen

ML/AI-Ingenieur – Hybrid im Libanon

Entwickle und implementiere Prognose-, Empfehlungs- und LLM-Funktionen für die Qmatic-Produkte von Aspire Software. Entwickle produktive Modelle, Datenpipelines und agentenbasierte Self-Service-Workflows.

vor 3 Tagen

Libanon Hybrid Vollzeit Mittlere Stufe Senior Erforderliche Sprache: Englisch KI-Ingenieur Machine-Learning-Ingenieur

AWS Azure Cloud ETL Go Java JavaScript Node.js Python React Scikit-Learn Spring Spring Boot SQL Vue.js

Beschreibung

Entwickle, trainiere, bewerte und implementiere Machine-Learning-Modelle für Prognose-, Klassifikations- und Empfehlungsfunktionen
Führe Benchmarks für vorgeschlagene Modelle durch, realisiere Experimente, dokumentiere technische Entscheidungen, etabliere Bewertungsstandards und überwache implementierte Modelle
Integriere KI- und LLM-Funktionen in Chat-, Automatisierungs-, Personalisierungs- und agentenbasierte Produkterlebnisse
Entwickle, pflege und behebe Fehler in Ingestion-, Transformations-, Feature- und Datenqualitäts-Pipelines über Bronze-, Silber-, Gold- und Platin-Medallion-Schichten hinweg
Arbeite durch Demonstrationen, Produkteinführungen, Anforderungssitzungen und Fehlerbehebungsdiskussionen mit Kunden und Stakeholdern zusammen
Überführe Kunden- und Partnerfeedback in Zusammenarbeit mit dem Produktmanagement in Produkt- und Engineering-Prioritäten
Erstelle saubere, wartbare und umfassend getestete Software
Trage zur Architektur, zu wiederverwendbaren Mustern und zur technischen Ausrichtung neuer Produkte bei
Untersuche und behebe Produktionsprobleme im Zusammenhang mit Modellen, Daten und kundenbezogenen Vorfällen

Anforderungen

Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Machine-Learning- oder KI-Systeme
Praktische Erfahrung mit Machine Learning über den gesamten Lebenszyklus hinweg, einschließlich Training, Feinabstimmung und Bewertung von Klassifikations-, Regressions- oder Prognosemodellen
Fähigkeit, Datenqualität, Features und Modellleistung zu beurteilen, Alternativen zu vergleichen und Modellauswahlen zu begründen
Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Open-Source-Machine-Learning-Tools wie scikit-learn, XGBoost oder LightGBM sowie statsmodels
Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung im API-Design
Praktische Erfahrung mit der Bereitstellung von KI- oder LLM-Funktionen in Produktionsumgebungen, einschließlich Features wie RAG-Pipelines oder Vektordatenbanken
Erfahrung mit KI-gestützten Programmiertools wie Claude, Cursor oder GitHub Copilot
Erfahrung mit Azure, AWS oder Google Cloud
Erfahrung in der Erstellung cloudbasierter Datenpipelines und ETL-Prozesse innerhalb einer Medallion-Architektur
Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen und der Überwachung ihrer Leistung in Produktionsumgebungen
Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten sowie Sicherheit bei Kundendemonstrationen, Gesprächen und Workshops
Flexible, produktorientierte, kooperative, neugierige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise
Fließende schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
Zuverlässige, ergebnisorientierte Arbeitsweise mit der Fähigkeit, realistische Einschätzungen abzugeben und Risiken frühzeitig aufzuzeigen
Aktives GitHub-Profil oder Portfolio mit persönlichen oder nebenberuflichen Projekten
Von Vorteil: Erfahrung mit Java, Spring oder Spring Boot
Von Vorteil: Kenntnisse generativer Avatar- oder Video-Rendering-Technologien
Von Vorteil: Vertrautheit mit Speech-to-Text- oder Transkriptions-Workflows, einschließlich mehrsprachiger Spracheingabe
Von Vorteil: Vertrautheit mit Frameworks zur Agenten-Orchestrierung oder mehrstufigen Tool-Use-Mustern
Von Vorteil: Erfahrung mit Go
Von Vorteil: MLOps-Erfahrung in den Bereichen Experiment-Tracking, Modellversionierung und Drift-Überwachung
Von Vorteil: Praktische Kenntnisse in Vue oder React mit Node.js

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