Senior Machine Learning Engineer

Description de la mission

Machine Learning Engineer (München)

Standort: München, Deutschland (Remote/ Hybrid)

Position: Freiberuflicher Machine Learning Engineer

Stellenbeschreibung:

Unser Kunde sucht einen außergewöhnlich talentierten Freelance Machine Learning Engineer, um ein innovatives
Produkt zu entwickeln, das fortschrittliche KI-Funktionen wie Natural Language Processing (NLP), Large Language
Models (LLMs), semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL-Funktionen beinhaltet. Der ideale Kandidat verfügt über umfassendes technisches Fachwissen in diesen Bereichen sowie über fundierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learning.

Hauptverantwortlichkeiten:

• AI-Produktentwicklung: Leitung des Entwurfs, der Implementierung und der Optimierung von KI-gesteuerten Funktionen, einschließlich NLP, LLMs, semantischer Suche, RAG und Text-to-SQL.
• Modelltraining und -abstimmung: Entwicklung, Training und Feinabstimmung von maschinellen Lernmodellen mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn.
• Datenverarbeitung: Durchführung von Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Datenerweiterung, um robuste Datensätze für Training und Auswertung zu erstellen.
• Algorithmus-Optimierung: Optimieren Sie Algorithmen, um hohe Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz zu gewährleisten.
• Systemintegration: Arbeiten Sie mit Software-Ingenieuren zusammen, um KI-Modelle nahtlos in die Produktarchitektur zu integrieren.
• Forschung und Innovation: Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der KI und des maschinellen Lernens und wenden Sie neue Techniken und Methoden an, um die Produktfunktionen zu verbessern.
• Dokumentation: Führen Sie eine umfassende Dokumentation der Modelle, Algorithmen und Entwicklungsprozesse.

Technische Anforderungen:

• Programmiersprachen: Gute Kenntnisse in Python und Erfahrung mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und HuggingFace.
• GenAI-Frameworks: Praktische Erfahrung mit LangChain, Haystack, Langsmith, DSPy, CoT, HuggingFace, Llama, OpenAI, und Gemini.
• NLP-Werkzeuge: Beherrschung von NLP-Techniken und -Tools wie spaCy und CoreNLP.
• Semantische Suche und RAG: Erfahrung in der Implementierung von semantischer Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Lösungen.
• Text-zu-SQL: Expertise in der Entwicklung von Modellen zur Umwandlung von natürlichsprachlichen Abfragen in SQL-Abfragen.
• Cloud-Plattformen: Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure für die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen.
• Machine/Deep Learning-Frameworks: Eingehende Kenntnisse von Frameworks für maschinelles und tiefes Lernen, einschließlich TensorFlow, PyTorch, Caffe und RankLib.
• Forschungserfahrung: Nachgewiesene Forschungserfahrung in den Bereichen GenAI, NLP oder maschinelles Lernen/Tiefes Lernen durch Veröffentlichungen oder Projekte.
• Software-Entwicklung: Starke softwaretechnische Fähigkeiten, einschließlich Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git).

Was wir bieten:

• Wettbewerbsfähige Preise für Freiberufler.
• Flexible Arbeitszeiten mit der Möglichkeit zur Fernarbeit.
• Die Möglichkeit, an innovativen KI-Projekten und innovativen Lösungen zu arbeiten.
• Ein kollaboratives und integratives Arbeitsumfeld.