Machine-Learning-Ingenieur

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Corsearch

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🔐 Sicherheit

🤖 Künstliche Intelligenz

🛍️ eCommerce

Security • Artificial Intelligence • eCommerce

Corsearch ist ein weltweit führender Anbieter für Markenschutz und die Bekämpfung von Markenrechtsverletzungen und unterstützt Unternehmen dabei, ihre wertvollsten Vermögenswerte zu schützen. Mit Fokus auf Intellectual Property (IP) schützt Corsearch Marken vor Rechtsverletzungen, Fälschungen und digitalen Bedrohungen – auf Basis von AI-gestützten Daten, Deep Analytics und Professional Services. Über 5. 000 Kunden weltweit vertrauen auf Corsearch; Markeninhaber können so die Nutzung und den Missbrauch ihrer Marken in einem zunehmend komplexen digitalen Umfeld überwachen und steuern. Das Unternehmen bietet umfassende Online-Markenschutzlösungen, einschließlich Anti-Counterfeiting- und Anti-Piracy-Maßnahmen, und unterstützt Marken dabei, ihre Assets zu vermarkten, Wachstum zu fördern und die Markenpräsenz gegenüber Bedrohungen zu optimieren.

Beschreibung

• Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen mit Schwerpunkt auf Computer Vision (z. B. Bildklassifikation, Objekterkennung) und NLP (z. B. Textklassifikation, Sentiment-Analyse, Entity Recognition). • Training und Feinabstimmung von Deep-Learning-Modellen (z. B. CNNs, RNNs, Transformers) für Aufgaben wie umgekehrte Bildersuche, Bild-Text-Abgleich und Analyse von Online-Inhalten. • Zusammenarbeit mit abteilungsübergreifenden Teams zur Verbesserung von Produkt- und Systemleistung. • Recherche und Implementierung von State-of-the-Art-Algorithmen und -Techniken zur Erhöhung der Genauigkeit und Performance von KI-Lösungen. • Aufbau skalierbarer Datenpipelines für die Erfassung und Verarbeitung von Bild- und Textdaten für Training und Evaluierung von Modellen. • Kontinuierliche Überwachung der Leistung von Modellen im produktiven Betrieb, Identifikation von Engpässen und Vorschlag von Optimierungen.

🎯 Anforderungen

• Nachweisbare Erfahrung als Machine Learning Engineer mit mindestens 3 Jahren Berufserfahrung. • Fundierte Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie CatBoost, TensorFlow, PyTorch oder Keras. • Erfahrung in Bildverarbeitung, Feature-Extraktion und Techniken zur Textvorverarbeitung. • Solides Verständnis von Algorithmen für Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifikation, Textextraktion und Sentiment-Analyse. • Praktische Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und Datenpipelines für Training und Einsatz von ML-Modellen. • Ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, geschäftliche Fragestellungen in technische Lösungen zu überführen. • Verhandlungssichere Englischkenntnisse.

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitszeiten • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung