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BeratungGesundheitswesenLogistik
Solventum entwickelt Gesundheitstechnologien und Dienstleistungen, die eine sicherere und effizientere medizinische und zahnmedizinische Versorgung unterstützen sollen. Das Portfolio umfasst fortschrittliche Wundversorgung, Lösungen für Chirurgie und Sterilisation, Produkte für die Mundpflege, Dienstleistungen im Bereich Gesundheitsinformationen und -technologie sowie Reinigungs- und Filtrationssysteme für biopharmazeutische Anwendungen. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen medizinisches Fachpersonal mit Bildungs- und Schulungsangeboten und verbindet Produktentwicklung mit einem Fokus auf Patientensicherheit, klinische Ergebnisse und operative Effizienz.
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Senior AI/ML Engineer – Bangalore Hybrid

Entwickeln Sie produktionsreife Lösungen für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und agentische Automatisierung in der Lieferkette des Gesundheitswesens von Solventum. Implementieren Sie skalierbare Systeme in AWS und Microsoft Azure.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudDockerGrafanaKubernetesMicroservicesPrometheusPythonSQL

Beschreibung

  • Erstellen und implementieren Sie skalierbare Modelle für maschinelles Lernen und KI-Lösungen für komplexe Probleme in der Lieferkette
  • Entwickeln Sie durchgängige ML-Pipelines für Prognosen, Optimierung, prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und intelligente Automatisierung
  • Entwerfen, testen und implementieren Sie KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme mit LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI oder vergleichbaren Frameworks
  • Erstellen Sie LLM-gestützte Workflows mit Tool-Integration, Speicher und Orchestrierung zur Automatisierung von Geschäftsprozessen
  • Erstellen Sie Pipelines für Datenaufnahme, -transformation und Feature Engineering für strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten
  • Verbinden Sie Wissensspeicher, Wissensgraphen, Vektordatenbanken und Lösungen für die intelligente Dokumentenverarbeitung
  • Implementieren und betreiben Sie KI- und Machine-Learning-Anwendungen auf AWS und Microsoft Azure
  • Warten Sie MLOps- und LLMOps-Pipelines für Modellversionierung, CI/CD, automatisierte Bereitstellung, Überwachung und erneutes Training
  • Bewerten und verbessern Sie ML-Modelle und LLMs hinsichtlich Genauigkeit, Latenz, Cloud-Ressourcennutzung, Zuverlässigkeit und Kosten
  • Wenden Sie Praktiken für verantwortungsvolle KI an
  • Arbeiten Sie mit Stakeholdern aus der Lieferkette, Data Scientists, Softwareentwicklern, Cloud-Architekten, Produktmanagern und Teams für die digitale Transformation zusammen
  • Definieren Sie Engineering-Standards, beteiligen Sie sich an Architektur- und Code-Reviews und erstellen Sie technische Dokumentationen

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Informatik, Softwareentwicklung, KI oder einem verwandten Fachgebiet sowie mindestens 7 Jahre Berufserfahrung in maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Data Science oder AI Engineering
  • Alternativ ein Masterabschluss mit einschlägiger Branchenerfahrung und mindestens 5 Jahren Berufserfahrung
  • Fortgeschrittene praktische Kenntnisse in Python
  • Erfahrung im Entwurf, in der Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung skalierbarer Machine-Learning- und KI-Lösungen in Produktionsumgebungen
  • Erfahrung mit prädiktiver Modellierung, Prognosen, Optimierung, Feature Engineering, Modellbewertung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement
  • Erfahrung mit Cloud-Plattformen einschließlich Azure, Databricks und AWS
  • Produktionserfahrung beim Erstellen und Bereitstellen generativer KI-Anwendungen und agentischer KI-Workflows mit LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI oder ähnlichen Technologien
  • Praktische Kenntnisse großer Sprachmodelle, Prompt Engineering, RAG, Methoden zur KI-Bewertung und verantwortungsvoller KI
  • Ausgeprägtes Verständnis von Systementwurfsmustern, Microservices, APIs, Docker, Kubernetes und Infrastrukturautomatisierung
  • Erfahrung mit Tools für KI-Observability und -Bewertung wie Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana oder OpenTelemetry
  • Erfahrung mit Unternehmensdatenplattformen, Datenpipelines, SQL und Frameworks für verteilte Datenverarbeitung
  • Bereitschaft zu 10–20 % Reisetätigkeit
  • Von Vorteil: praktische Entwicklung von KI-/ML-Lösungen für Lieferketten, das Gesundheitswesen oder andere Unternehmensbereiche
  • Von Vorteil: Erfahrung mit der Anwendung von MLOps- und LLMOps-Praktiken
  • Von Vorteil: Kenntnisse in KI-Governance, Modellerklärbarkeit, Datensicherheit, Datenschutz und verantwortungsvoller KI

Zusatzleistungen

  • Hybrides Arbeitsmodell in Bangalore
  • Arbeit an KI-, Machine-Learning- und Data-Science-Lösungen im Gesundheitswesen
  • Zusammenarbeit mit technischen und geschäftlichen Teams aus verschiedenen Bereichen
  • Einblicke in die Cloud-Plattformen AWS und Microsoft Azure
  • Arbeit in den Bereichen KI/ML, generative KI, agentische KI, MLOps und LLMOps

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