
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, Implementierung und Optimierung von KI- und LLM-Modellen. Erfahrung mit Low-Code-KI-Agenten (Copilot Studio) und Automatisierungstools (Power Automate). Möglichkeit zur Arbeit im 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 skalierbarer Datenlösungen, Konzeption und Implementierung robuster Data Pipelines (ETL/ELT). Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau von Datenpipelines und fundierte Kenntnisse in Python, SQL sowie einer Data Engineering Plattform (Databricks). Entwicklungschancen an einem modernen Bürostandort.

Entwicklung von Embedded Linux für ARM-Plattformen, inklusive Bootloader, Kernel und Treibern. Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit Embedded Linux und C. Kenntnisse in Yocto und Git. Bietet Arbeit an Spitzentechnologien und flexible Arbeitsmodelle.

Entwicklung moderner AI-Lösungen von der Idee bis zur Umsetzung. Mindestens zwei Jahre Erfahrung in AI-Beratung oder Data Science. Sehr gute Python-Kenntnisse. Home-Office und flexible Arbeitszeiten.
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