Als AI Engineer entwickeln und integrieren Sie KI-Modelle über verschiedene Disziplinen hinweg, darunter klassisches Machine Learning, Regression und/oder Computer Vision. In dieser Funktion verantworten Sie die Aufstellung und die Qualität passgenauer, moderner KI-Modelle für komplexe AI Use-Cases im Bereich der Energiewirtschaft.
IHRE AUFGABEN:
• Entwicklung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen, z. B. für Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung sowie für Bild- und Videoanalyse in unterschiedlichen Anwendungsbereichen
• Analyse, Aufbereitung und Qualitätssicherung großer, heterogener Datensätze (z. B. Sensor-, Bild- und Betriebsdaten) mit Blick auf Nachvollziehbarkeit und robuste Modellierung
• Systematische Bewertung von Modellen (z. B. Cross-Validation, geeignete Performance-Metriken, Robustheits- und Sensitivitätsanalysen) und gemeinsame Abstimmung der Ergebnisse im Team
• Dokumentation von Modellen, Datenannahmen, Ergebnissen und Limitierungen zur Sicherstellung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit
• Überführung und Bereitstellung von KI-Lösungen in produktive Betriebsumgebungen in enger Zusammenarbeit mit AI Integration Engineers und IT-Betrieb, inklusive kontinuierlicher Weiterentwicklung bestehender Lösungen
IHR PROFIL:
• Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem relevanten Fachgebiet (z. B. Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Physik, Statistik, Data Science) oder eine vergleichbare Qualifikation mit Schwerpunkt auf Machine Learning
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen mit klassischen Machine-Learning-Verfahren, idealerweise über mehrere Projekte oder Jahre, in Industrie-, Forschungs- oder anderen Projektkontexten
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Praxis mit gängigen ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face)
• Verständnis gängiger KI-Disziplinen, z. B. klassisches Machine Learning, Regressionsverfahren oder Computer Vision, verbunden mit Bereitschaft, bestehende Schwerpunkte zu vertiefen und neue Themen zu erschließen
• Interesse an aktuellen Entwicklungen im Machine-Learning-Bereich und Erfahrung in der systematischen Bewertung neuer KI-Ansätze sowie in der Mitwirkung bzw. Betreuung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten im Machine-Learning-Umfeld
• Erfahrung mit dem Aufbau und der Integration von KI-Systemen in APIs und Softwarelösungen in Zusammenarbeit mit weiteren IT-Disziplinen sowie Praxis mit gängigen Cloud-Frameworks oder On-Premise-Umgebungen
• Fähigkeit, technische Lösungen pragmatisch auf konkrete Use Cases anzuwenden und im Austausch mit Kolleg:innen iterativ weiterzuentwickeln
• Strukturierte und analytische Arbeitsweise mit Blick auf gute Nachvollziehbarkeit der Modelle, sorgfältige Dokumentation und verantwortungsbewussten Umgang mit Daten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
