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Machine Learning Engineer (Schwerpunkt NLU / NLP) (m/w/d)

Remote (Brühl, NW, DE)Remote (region-locked)Individual contributorFound Aug 11
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nlpnlupythonlangchainragazure searchazure ai foundry

Einleitung


Als innovatives Technologieunternehmen entwickeln wir skalierbare KI-Lösungen für Enterprise-Kunden in verschiedenen Branchen. Unser Team kombiniert Forschung, Engineering und Produktdenken, um Sprach- und Wissensdienste zu realisieren. Zur Verstärkung suchen wir einen erfahrenen Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt NLU/NLP (m/w/d), der praktische Erfahrung in produktiven KI-Systemen mitbringt und die Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Lösungen vorantreibt.

Aufgaben


  • Entwurf, Implementierung und Betrieb von NLU-/NLP-Modellen für Chatbots, Dokumentenverarbeitung und semantische Suche.
  • Entwicklung von RAG-Pipelines unter Nutzung von Vektorindices, Azure Search Service und Azure AI Foundry.
  • Integration von Large Language Models, Prompt-Engineering und Tooling mithilfe von LangChain und Python.
  • Optimierung von Modellen für Qualität, Latenz und Kosten im produktiven Betrieb.
  • Enge Zusammenarbeit mit Produkt, DevOps und Data Engineering zur Produktionalisierung und Überwachung.

Anforderungen


  • Abgeschlossenes Studium oder vergleichbare Berufserfahrung im Bereich Informatik, KI oder ähnlichem.
  • Fundierte Praxiserfahrung in NLU , NLP und Machine Learning .
  • Erfahrungen mit RAG -Architekturen sowie Azure Search Service und Azure AI Foundry .
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und Frameworks/Libs für NLP; Erfahrung mit LangChain obligatorisch.
  • Selbstständige, teamorientierte Arbeitsweise und Fokus auf robuste, wartbare Implementierungen.
  • Nice-to-have: Erfahrung mit React zur Integration von Frontend-Komponenten.

Was wir bieten


  • Spannende, verantwortungsvolle Projekte mit neuesten KI-Technologien.
  • Flexible Arbeitsbedingungen, Remote-Optionen und ein offenes, kollaboratives Team.
  • Weiterbildungsbudget, Mentoring und klare Entwicklungspfade.
  • Marktgerechte Vergütung, moderne Infrastruktur und die Möglichkeit, KI-Produkte von Grund auf mitzugestalten.

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