Senior ML Engineer | Deutschland (3-Monats-Projekt)

🔥 vor 37 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏳ Vertrag

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Intetics

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501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 1995

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

Consulting • Healthcare • Logistics

Intetics ist ein innovatives Unternehmen, das maßgeschneiderte Softwareentwicklungsdienstleistungen anbietet und sich auf KI- und Machine-Learning-Lösungen spezialisiert hat. Das Unternehmen bietet Remote In-Sourcing® an, um Expertenteams für Software-Engineering- und Datenverarbeitungsprojekte aufzubauen, sowie fortschrittliche Tools wie TETRA™ zur Bewertung der Softwarequalität. Ziel von Intetics ist es, Unternehmen zu befähigen, hochwertige Daten zu nutzen und moderne Technologien in verschiedenen Branchen – darunter Gesundheitswesen, Finanzwesen und mehr – zu integrieren.

Beschreibung

• Entwicklung und Orchestrierung von ML-Pipelines mit Kubeflow Pipelines (KFP v2) • Training von ML-Modellen auf GPUs und Verwaltung von GPU-Ressourcen innerhalb von Kubernetes • Fine-Tuning von Transformern und LLMs • Nachverfolgung von Experimenten und Modellen mit MLflow • Entwicklung klassischer ML-Modelle mit XGBoost und CatBoost • Verarbeitung großer Datensätze mit SQL Server und DuckDB • Entwicklung Python-basierter Pipelines, Integrationen und Tools • Sicherstellung von Engineering-Standards durch Tests, sauberen Code und CI/CD mit GitLab CI • Arbeit in einer sicheren Zero-Trust- beziehungsweise Secure-by-Default-Umgebung mit Netzwerk-Richtlinien und restriktiven Container-Berechtigungen

🎯 Anforderungen

• Praktische Erfahrung mit Kubeflow Pipelines, idealerweise KFP v2 • Erfahrung im Training von Modellen auf GPUs • Praktische Erfahrung mit dem Fine-Tuning von LLMs und Transformern • Erfahrung mit MLflow • Fundierte Kenntnisse in XGBoost, CatBoost oder vergleichbaren Boosting-Modellen • Sehr gute Kenntnisse in der Python-Entwicklung • Gute SQL-Kenntnisse und Verständnis für die Verarbeitung großer Datenmengen • Erfahrung mit CI/CD, sauberem Code und automatisierten Tests • Praxiserfahrung mit produktionsreifen ML-/MLOps-Lösungen über notebookbasierte Experimente hinaus • Erfahrung in Unternehmensumgebungen oder regulierten cloudnativen Umgebungen • Deutschkenntnisse auf B2+-Niveau • Englischkenntnisse auf B1+-Niveau