Als etablierter Marktführer bearbeitet ControlExpert seit 2002 mit 1.000 Mitarbeitern weltweit über 18 Mio. Kfz-Schadenvorgänge pro Jahr. In unserer Rolle als Digitalisierungsexperte vereinen wir KI-basierte Prozesse sowie neueste Technologien mit dem Wissen unserer Kfz-Experten. Gemeinsam mit CE´s firmeneigener Forschungs- und Entwicklungsabteilung arbeiten wir an der Verwirklichung unserer Vision:
Autofahrer auf der ganzen Welt werden ihren Schaden noch am selben Tag fair
ersetzt bekommen.
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Standort: Langenfeld
- Gestalte und optimiere in deiner Schlüsselrolle den gesamten Machine Learning Lifecycle in unserem Architektur-Team
- Sorge für eine nahtlose Integration und effiziente Durchführung von ML-Prozessen von der Datenvorbereitung bis zum Monitoring der Modelle im Produktivbetrieb
- Entwickle automatisierte ML-Pipelines unter Verwendung führender Technologien wie Kubernetes, Docker, SageMaker und MLflow
- Betreue die Implementierung der Prozesse und Tools zur Qualitätssicherung und Effizienzsteigerung der ML-Modelle durch CI/CD, einschließlich automatisierter Tests und Monitoring
- Arbeite mit unseren Data Scientists und DevOps-Engineers zusammen, um die Datenvorbereitung, das Feature-Engineering und die Modellentwicklung zu optimieren und nahtlos in die Produktionsumgebung zu integrieren
- Gestalte Systeme zur Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung in Produktions-ML-Modellen, um höchste Zuverlässigkeit und Performance sicherzustellen
- Qualifikation: Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich
- Erfahrungsschatz & Know-how: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in einer ähnlichen Rolle mit Schwerpunkt auf Machine Learning Operations, KI-Architect, DevOps für ML-Systeme oder Data Engineering
- Persönlichkeit & Arbeitsweise: Bewährte Fähigkeit zur Arbeit in interdisziplinären Teams, starke kommunikative Fähigkeit sowie die Fähigkeit, komplexe technische Inhalte klar zu vermitteln
- IT-Kenntnisse: Umfassende Kenntnisse in modernen ML-Technologien und Frameworks sowie Erfahrung mit DevOps-Praktiken, inklusive Automatisierung, Container-Technologien, Cloud und Orchestrierung
- Sprache: Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse
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