Zurück zu den Ergebnissen · Wien 2. Bezirk (Leopoldstadt)

Stelle verifiziert vor 2 Stunden

Machine Learning Engineer (gn*)

TÜV AUSTRIA·Wien 2. Bezirk (Leopoldstadt) (Wien)HybridSenior
60 000 € / Jahr
Vox-Zusammenfassung
  • Rolle im Forschungsteam: Datenanalytische Methoden und Verfahren für interne und externe Projekte entwickeln
  • Aufgaben im ML-Bereich: Innovative AI-Lösungen konzipieren, implementieren, optimieren und skalierbare ML-Pipelines in Produktivumgebungen deployen
  • Anforderungen an Kenntnisse: Kenntnisse in Python, Pandas, Numpy, PyTorch, FastAPI, Docker, ML-Algorithmen, MLOps, Model Monitoring, SQL und NoSQL
  • Vorteile und Arbeitsbedingungen: Weiterbildung, Home-Office, Firmenhandy, Firmennotebook, Parkplatz, Sportveranstaltungen, Work-Life-Balance, Jahresgehalt ca. EUR 60.000
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Stellenbeschreibung

4.000 People. 35 Countries. #LivingTheFuture. TÜV AUSTRIA - Das unabhängige, österreichische Unternehmen für Testing, Inspection und Certification, Training & Consulting. Wir liefern unseren Kunden den entscheidenden Mehrwert für nachhaltige und flexible Lösungen durch technische Sicherheit - in Österreich und in mehr als 35 Ländern der Welt. Wenn auch Sie die Welt ein Stück sicherer machen wollen, bewerben Sie sich als Machine Learning Engineer (gn*) (Jn. 266434) Bringen Sie KI-Innovationen von der Idee in die Praxis Wien 02 Ihre Aufgaben: • Sie nehmen eine wichtige Rolle im Forschungs-, Entwicklungs- und Innovationsteam ein, das unter Einsatz modernster Technologien datenanalytische Methoden und Verfahren für interne und externe Projekte entwickelt • Sie konzeptionieren und implementieren innovative AI-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus der Unternehmensgruppe • Sie nutzen Off-the-shelf Lösungen oder entwickeln maßgeschneiderte Modelle, optimieren die Modellperformance, führen nachvollziehbar Experimente durch und evaluieren die Modellgüte nach objektiven Kriterien • Sie konzeptionieren und implementieren skalierbare und wiederverwendbare ML-Pipelines und deployen Modelle in Produktivumgebungen • Sie konzeptionieren und implementieren Evaluierungsmetriken und Tools zur Performancebeurteilung von ML-Modellen • Sie engagieren sich in der Weiterentwicklung des Tech-Stacks, Evaluierung neuer Technologien und gestalten die technologische Ausrichtung des Teams mit Ihr Profil: • Abgeschlossene Ausbildung im Bereich KI, Machine Learning, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung (Uni/TU/FH) • Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Software Development, Data Engineering, Machine Learning Engineering oder verwandten Bereichen • Expertise im klassischen Machine Learning, Deep Learning, Generative AI sowie deren Integration in großangelegte Projekte • Fundierte Kenntnisse in der Softwareentwicklung, spezifisch mit Python, Pandas, Numpy, PyTorch, FastAPI und Docker • Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse von ML-Algorithmen • Erfahrung mit MLOps, Model Monitoring und Security • Praktische Erfahrung in der Implementierung von AI-Lösungen und Pipelines in Microsoft Azure • Praktische Erfahrung im Umgang mit SQL und NoSQL Datenbanken • Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise, Eigeninitiative sowie Offenheit für Wissens- und Erfahrungsaustausch • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse Wir bieten: • Weiterbildung • Betriebsarzt • Betriebsrestaurant • EAP/Psychische Gesundheit • Essenszulage • Firmenhandy • Firmennotebook • Mitarbeiterprämien • Parkplatz • Sportveranstaltungen • Work Life Balance • Home-Office • Ingenieur-Zertifizierung Wir bieten ein durch Wertschätzung geprägtes Arbeitsumfeld mit Entwicklungschancen an einem modernen Bürostandort. Für diese Position ist ein Jahresbruttogehalt von ca. EUR 60.000,- vorgesehen, abhängig von Qualifikation und Erfahrung. Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung, z. H. Christoph Himsl. Online-Bewerbung Zurück zum Karriereportal *Das Zeichen "gn" steht für geschlechtsneutral. Wir sind offen für alle Menschen und wenden uns an alle Geschlechter gleichermaßen.

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Originalquelle
karriere.at
Veröffentlicht
16. Juli 2026 · echtes Datum
Zuletzt verifiziert
vor 2 Stunden
Qualitäts-Score
65/100
Gehalt angegeben30
Unternehmen identifiziert0
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Vollständige Beschreibung20

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