Entwicklung von Softwarelösungen (C#, Python, Web-Tech) und Mitarbeit an KI-Assistenzsystemen. Leidenschaft für KI/Machine Learning und eigenständige Umsetzung von Projekten sind erforderlich. Möglichkeit zur Mitgestaltung des Unternehmens.

Entwicklung und Realisierung von Data & AI Solutions für die Digitale Unternehmenssteuerung. Berufserfahrung in Advanced Analytics-Lösungen ist erforderlich. Bietet Raum für Eigeninitiative und ausgezeichnete Karrierechancen.

Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen mit Python, Pandas, PyTorch und Docker. Mehrjährige Erfahrung im Machine Learning Engineering und praktische Erfahrung mit MLOps in Azure sind erforderlich. Bietet Entwicklungschancen in einem wertschätzenden Arbeitsumfeld.

Entwicklung datenbasierter Lösungen für Instandhaltungsprozesse an Schienenfahrzeugen, Fokus auf Condition-Based Monitoring und Predictive Maintenance. Erfahrung mit IoT-Architekturen und Python ist erforderlich. Attraktives Gleitzeitmodell und Telearbeit sind Vorteile.

Entwicklung und Ausrollen von ML-Modellen für Use Cases wie Predictive Maintenance. Fundierte Kenntnisse in LLM-Frameworks, Transformer-Modellen sowie LangChain/LangGraph sind erforderlich. Bietet Weiterentwicklungsmöglichkeiten und flexible Arbeitszeiten mit Homeoffice.

Gestaltung und Betrieb von Daten- und KI-Projekten, inklusive Aufbau von Datenplattformen und ML-Systemen. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich. Möglichkeit zur vollen Gestaltungsfreiheit bei der Infrastruktur.

Entwicklung und Integration KI-gestützter Lösungen, Machine Learning, NLP, Document AI, generativer KI und LLM-Features. Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich KI/ML/Data Science. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice.

Analyse großer Datensätze, Erstellung von Data Pipelines für ML, Optimierung von Recommendation Engines mit GCP. Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP) erforderlich. Weiterbildungsmöglichkeiten.

Gestaltung neuer KI & Machine Learning Lösungen, produktive Umsetzung von AI-Lösungen, Modellierung, Softwareentwicklung, Integration, Python-Kenntnisse, Cloud-Deployments, Containerisierung, API-Anbindung, MLOps-Grundlagen. Weiterbildungsprogramme.

Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung von Machine Learning Modellen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Science, vorzugsweise in der Sportwettenbranche. Python-Kenntnisse inkl. ML-Bibliotheken. Möglichkeit zur Nutzung von State-of-the-Art Technologien.




Datenpipelines, Ingestionsprozesse und Transformationsworkflows designen, bauen und warten. Starke Kenntnisse in SQL, Python/Pandas, Spark und Azure Data Factory sind erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten werden geboten.

Entwicklung und Deployment von Machine-Learning-Modellen für TV-Insight. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in quantitativer Analyse, Data Science oder angewandter Statistik. Starke Kenntnisse in R oder Python sowie SQL. Möglichkeit zur kontinuierlichen Innovation und Weiterentwicklung.
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