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Node.Digital
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11 – 50 Mitarbeitende
BeratungLogistikMarketing
Node.Digital ist ein Unternehmen für digitale Automatisierung, das Organisationen dabei unterstützt, komplexe Aufgaben in den Bereichen Mission und Geschäft mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Cloud-Technologien und moderner Softwareentwicklung zu bewältigen. Das Leistungsspektrum umfasst digitale Anwendungen, cloudnative Entwicklung, die Modernisierung von Anwendungen, Cloud-Migration, DevSecOps, robotergestützte Prozessautomatisierung, Chatbots und Chat-Automatisierung. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen Initiativen zur digitalen Transformation und zur Steigerung der Kundenbindung, die Transaktionen nahtloser gestalten und die Nutzung von Dienstleistungen erleichtern. Der interdisziplinäre Schwerpunkt in den Bereichen Beratung, Marketing und Logistik bietet Fachkräften Möglichkeiten, an praxisnahen Technologielösungen und groß angelegten digitalen Veränderungen mitzuwirken.
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Stellen im Unternehmen

Senior AI/ML-Ingenieur

Entwirf generative KI, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und AWS-Lösungen für Behörden und Unternehmen von Node.Digital. Entwickle intelligente Automatisierung für die Dokumentenverarbeitung und betriebliche Entscheidungsfindung.

USVereinigte StaatenVAVirginiaHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudNoSQLPostgresPythonPyTorchRPASDLCSOAPSQLSubversionTensorFlowTFS

Beschreibung

  • Intelligente Automatisierungslösungen entwickeln und verbessern
  • Probleme im AI Center nach der Implementierung beheben
  • Generative-KI-Anwendungen mit KI und maschinellem Lernen entwickeln
  • Generative-KI-Lösungen mit Amazon Bedrock, Foundation Models und RAG-Architekturen entwerfen
  • Wiederverwendbare Automatisierungslösungen und Bots für die Dokumentenverarbeitung und Datenbereinigung entwickeln
  • Skalierbare Machine-Learning- und KI-Modelle auf AWS entwickeln und bereitstellen
  • APIs und Integrationen für KI- und Machine-Learning-Dienste erstellen
  • Prozesse für die Modellbewertung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung etablieren
  • Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um KI-Funktionen in verschiedene Geschäftsbereiche zu integrieren

Anforderungen

  • 6–10 Jahre Erfahrung in der Anwendungs- oder Framework-Entwicklung mitbringen.
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI-/ML-Anwendungen oder -Lösungen haben, mit starkem Fokus auf generative KI.
  • Praktische Erfahrung mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock, S3, SageMaker, CDK, Lambda und anderen KI-/ML-Diensten haben.
  • Erfahrung mit generativen KI-Modellen und -Methoden haben, darunter Large Language Models, RAG-Architekturen, Prompt Engineering und Modell-Fine-Tuning.
  • Praktische Erfahrung mit OCR-, ICR- und OMR-Technologien haben.
  • Python und relevante KI-/ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und LangChain beherrschen.
  • Kenntnisse in Dokumentenverarbeitung, Klassifizierung und Datenextraktion haben.
  • Kenntnisse in natürlicher Sprachverarbeitung, Deep Learning und generativer KI haben.
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Webanwendungen und APIs haben.
  • Asynchrone und multithreaded Programmierung sicher beherrschen.
  • Fundierte Kenntnisse in Algorithmen, Datenstrukturen, Komplexität, Optimierung, Caching und Sicherheit haben.
  • Erfahrung mit JSON, SOAP, REST, XML, XHTML, XSD und XSLT haben.
  • Ein ausgeprägtes Verständnis objektorientierter Konzepte und Datenbankkonzepte mitbringen.
  • Erfahrung mit SQL Server und PostgreSQL haben.
  • Erfahrung mit NoSQL- und Vektordatenbanken ist von Vorteil.
  • AWS-Cloud-Architekturmuster und serverloses Computing verstehen.
  • Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und DevSecOps-Praktiken haben.
  • Kenntnisse agiler Methoden sind wünschenswert.
  • Erfahrung mit TFS, SVN und Git haben.
  • In verschiedenen Phasen und Methoden des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) gearbeitet haben.
  • Einen Bachelorabschluss sowie mindestens fünf Jahre Erfahrung im Automatisierungsengineering mit Schwerpunkt auf KI-/ML-Integrationen und der Entwicklung generativer KI-Anwendungen haben.
  • Die US-Staatsbürgerschaft ist bevorzugt.
  • Eine Zertifizierung als AWS Certified Machine Learning – Specialty wird empfohlen.
  • Eine Zertifizierung als AWS Certified Solutions Architect wird empfohlen.
  • Allgemeine KI-/ML-Zertifizierungen, etwa TensorFlow Developer oder Azure AI Engineer, werden empfohlen.
  • Eine UiPath RPA Developer-Zertifizierung und Erfahrung mit UiPath AI Center sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Krankenversicherung
  • Zahnversicherung
  • Sehkraftversicherung
  • Grundlegende Lebensversicherung
  • Gesundheitssparkonto
  • Arbeitgeberzuschuss zur 401(k)-Altersvorsorge
  • Drei Wochen bezahlter Urlaub und Krankheitsurlaub
  • 11 bezahlte Feiertage
  • Vorab genehmigte Online-Schulungen

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