Xenon Seven
11 - 50 Mitarbeiter
🤖 Künstliche Intelligenz
🏢 Unternehmen
Artificial Intelligence • Enterprise
Xenon Seven ist ein Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung von KI- und Datenlösungen in verschiedenen Branchen spezialisiert hat, darunter Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Konsumgüterhandel, Hochtechnologie, Automobilindustrie und Energieversorger. Mit Expertise in generativer KI, Entscheidungshilfesystemen, Predictive Analytics, Computer Vision, Robotik und Mechatronik unterstützt das Unternehmen Unternehmen bei der KI-Vorbereitung, Erforschung, Transformation und Skalierbarkeit. Xenon Seven arbeitet mit einem Netzwerk von KI-Technologen und Experten aus über 20 Institutionen zusammen und konzentriert sich darauf, komplexe Probleme zu lösen und sichere und nahtlose KI-Übergänge für Unternehmen zu gewährleisten. Ihre Dienstleistungen zielen darauf ab, die KI-Infrastruktur und -Leistung zu optimieren und gleichzeitig strenge Sicherheitsstandards einzuhalten.
Senior Data Scientist – Europa
🔥 vor 10 Minuten
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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Xenon Seven
11 - 50 Mitarbeiter
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Artificial Intelligence • Enterprise
Xenon Seven ist ein Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung von KI- und Datenlösungen in verschiedenen Branchen spezialisiert hat, darunter Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Konsumgüterhandel, Hochtechnologie, Automobilindustrie und Energieversorger. Mit Expertise in generativer KI, Entscheidungshilfesystemen, Predictive Analytics, Computer Vision, Robotik und Mechatronik unterstützt das Unternehmen Unternehmen bei der KI-Vorbereitung, Erforschung, Transformation und Skalierbarkeit. Xenon Seven arbeitet mit einem Netzwerk von KI-Technologen und Experten aus über 20 Institutionen zusammen und konzentriert sich darauf, komplexe Probleme zu lösen und sichere und nahtlose KI-Übergänge für Unternehmen zu gewährleisten. Ihre Dienstleistungen zielen darauf ab, die KI-Infrastruktur und -Leistung zu optimieren und gleichzeitig strenge Sicherheitsstandards einzuhalten.
Beschreibung
• Architektur von Document-Intelligence-Lösungen: Entwerfen und Implementieren fortschrittlicher Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle zur Analyse, Extraktion und Interpretation von Texten und komplexen chemischen Strukturen aus unstrukturierten, gescannten PDF-Dokumenten. • Entwicklung von LLM- und Retrieval-Systemen: Aufbau und Optimierung von Large Language Model (LLM)-Anwendungen unter Nutzung von Vektor-Datenbanken für semantische Suche, erweiterte Dateninterpretation und Retrieval-Augmented Generation (RAG). • End-to-End-ML-Pipelines: Verantwortung für den gesamten Machine-Learning-Lifecycle, einschließlich Datenvorverarbeitung (insbesondere für chemische Daten und OCR-Ausgaben), Modelltraining, Evaluation, Deployment und Monitoring nach der Bereitstellung. • Schnittstelle zwischen Chemie und KI: Anwenden Ihrer Chemiekenntnisse zur Übersetzung von Molekülstrukturen, Diagrammen und chemischen Daten in maschinenlesbare Formate, Embeddings und umsetzbare Erkenntnisse. • Cloud-Architektur & Deployment: Bereitstellung skalierbarer, sicherer und produktionsreifer AI/ML-Pipelines innerhalb des AWS-Ökosystems mit Gewährleistung hoher Verfügbarkeit und Performance. • Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Enge Kooperation mit Software Engineers, Data Engineers und Fachexperten zur Integration von ML-Modellen in die Produktarchitektur und zur Abstimmung mit den Unternehmenszielen.
🎯 Anforderungen
• Berufserfahrung: Mindestens 5 Jahre nachweisliche Erfahrung als Data Scientist mit Erfolgen bei der Bereitstellung produktionsreifer Machine-Learning-Modelle. • Domänenexpertise: Fundierter Hintergrund in Chemie, Cheminformatik oder einem eng verwandten naturwissenschaftlichen Bereich mit nachgewiesener Fähigkeit, komplexe chemische Strukturen und Datentypen zu interpretieren und zu verarbeiten. • Kern-Stack: Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und umfangreiche praktische Erfahrung mit dem AWS-Cloud-Stack (z. B. SageMaker, Lambda, S3, EC2). • Generative AI & Suche: Praktische Erfahrung mit LLMs (Fine-Tuning, Prompt-Engineering oder API-Integration) und Vektor-Datenbanken (z. B. Pinecone, Milvus, Weaviate oder Qdrant). • ML/DL-Kompetenz: Umfangreiche Erfahrung in Modellentwicklung, Validierung, Deployment und Evaluations-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn). • Dokumentenverarbeitung (von Vorteil): Erfahrung mit Computer Vision, Optical Character Recognition (OCR) oder Document-AI-Systemen ist aufgrund des Fokus auf gescannte PDFs sehr wünschenswert. • Soft Skills: Ausgeprägte analytische Problemlösungsfähigkeiten, exzellente Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem hochgradig kollaborativen, interdisziplinären Projektumfeld erfolgreich zu arbeiten.
🏖️ Vorteile
• Ökosystem voller Möglichkeiten: Sie werden Teil eines wachsenden Netzwerks, in dem Kundenprojekte, Thought Leadership, Forschungskollaborationen und Mentorship-Pfade verknüpft sind. Ob Sie Lösungen entwickeln oder Talente fördern – hier können Sie Ihre Wirkung ausbauen. • Kollaboratives Umfeld: Unsere Kultur lebt von Offenheit, kontinuierlichem Lernen und technischer Exzellenz. Sie arbeiten mit erfahrenen Praktikern zusammen, die clevere Umsetzung und gemeinsames Wachstum schätzen. • Flexibles, wirkungsorientiertes Arbeiten: Ob in einem Kundenprojekt, einem Innovation Sprint oder einer Open-Source-Initiative – wir konzentrieren uns auf Ergebnisse, nicht auf Stunden. Autonomie, Verantwortung und Neugier werden gefördert. • Von Talenten getriebene Innovation: Wir glauben, dass Communities am stärksten sind, wenn sie von Praktikern getragen werden. Unsere Innovations-Community ist mehr als ein Wissensaustausch – sie bietet eine Plattform, um neue Projekte zu leiten, Werkzeuge mitzuentwickeln und die Richtung von KI mitzugestalten.
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