Machine Learning Engineer (w/m/d),Hamburg,Altenholz,Bremen,Rostock,Magdeburg,Halle (Saale) (E-Learning-Autor/in)

Job Description

 
Unsere Aufgabe war noch nie so wichtig wie heute. Als eines der größten staatlichen IT-Unternehmen gestalten wir den Weg der öffentlichen Verwaltung und der Gesellschaft in die digitale Zukunft. Wir schützen die Daten des Staates, der Unternehmen sowie der Bürgerinnen und Bürger. Damit schaffen wir Vertrauen und garantieren die digitale Souveränität des Staates. Wer bei uns etwas erreichen möchte, erhält unsere volle Unterstützung, denn als Team können wir am meisten bewegen und uns nachhaltig weiterentwickeln. Mit rund 5.500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern machen wir digitale Zukunft. Mach mit! Verstärke unser Team in Altenholz, Hamburg, Bremen, Halle (Saale), Magdeburg oder Rostock als Machine Learning Engineer (w/m/d) Verstärke unser Team als Machine Learning Engineer - Entwickle innovative KI-Lösungen und forme die Zukunft der Technologie mit uns! DEIN AUFGABENFELD Erheben von Anforderungen sowie fachliches und technisches Konzeptionieren von End-to-End KI-Lösungen, um nachhaltig und souverän datengetriebene Verwaltungsanwendungen zu integrieren Umsetzen fachlicher Use Cases in enger Zusammenarbeit mit Data Scientists, Solution Architects, DevOps Engineers und Product Managerinnen Leitende Funktion im Machine Learning Entwicklungsprozess in verschiedenen KI Disziplinen und Generativer KI Softwarenahes Projektmanagement, inkl. der Einhaltung von Softwarerichtlinien und Unternehmensstandards Entwicklung von technischen Konzepten und KI Anwendungsarchitektur sowie Auswahl und Konfiguration der Entwicklungsinfrastruktur Beraten interner und externer Kundinnen zu Projekten, Technologien und Anwendungsarchitektur im Bereich KI DAS BRINGST DU MIT Abgeschlossenes Master-Studium, idealerweise in einem der MINT-Fächer oder vergleichbare Berufserfahrung und Fähigkeiten Langjährige praktische Erfahrungen in der Entwicklung und Inbetriebnahme von KI-Anwendungen Expertenkenntnisse in Python und MLOps Tools Ausgeprägte Kenntnisse über verschiedene Programmierkonzepte- und paradigmen Sehr gute Kenntnisse zum DevSecOps-Ansatz, MLOps-Lifecycle (Modellserving, -training und -monitoring) und Container-Technologien Umfangreiches Verständnis zu Anforderungen, Prozessen und Pipeline-Architekturen im Bereich KI/ML sowie die Fähigkeit, dieses Wissen zu Deinen Stakeholdern zu transferieren Hohes Maß an Kommunikationsfähigkeit, ein analytisches wie agiles Mindset (Scrum, Kanban) und den nötigen Teamspirit! GROßE AUFGABEN BRAUCHEN BESTE BEDINGUNGEN Faire Vergütung dank unseres Haustarifvertrages Flexibilität durch mobiles Arbeiten, Gleitzeit und Jobsharing Gute Work-Life-Balance: 38,7 Wochenstunden in Vollzeit 30 Tage Urlaub: zusätzlich frei an Heiligabend und Silvester Gemeinsam in die Zukunft: unbefristetes Arbeitsverhältnis und Altersvorsorge Qualifizierungsschub: umfangreiche Weiterbildungen, Trainings und Workshops Volle Rückendeckung für Familien: Back-up-Kindergarten und Ferienprogramm Unterstützungsangebote in herausfordernden Lebenslagen Gesund bleiben mit Fitnessvergünstigungen und Massageangeboten Und außerdem wird TEAMSPIRIT bei uns groß geschrieben Was unsere Kolleginnen und Kollegen an Dataport schätzen, siehst du hier. Wir machen digitale Zukunft. Machst du mit? Update unser Land! KONTAKT & WISSENSWERTES Diese Position wird nach Entgeltgruppe 13 TV Dataport vergütet (Entgelttabelle). Für eine problemlose Zuordnung deiner Bewerbung nenne uns bitte die Stellenkennziffer 9989-DA33. Deine Ansprechpartnerin Yasemine Thomsen hilft dir bei Rückfragen unter karriere@dataport. de gerne weiter. Die Stelle ist wahlweise in Vollzeit, Teilzeit oder in Form von Jobsharing zu besetzen. Bei gleichwertiger Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung werden Frauen vorrangig berücksichtigt. Bewerbungen von Schwerbehinderten berücksichtigen wir bei gleicher Eignung besonders. Beamtinnen und Beamte können sich auf diese Stelle bewerben, sofern sie die laufbahn- und beamtenrechtlichen Voraussetzungen erfüllen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung als Machine Learning Engineer (w/m/d)!