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Entwickler:in für AI-Modul (w/m/d)

Wer sind wir und was ist unsere Mission?

Wir sind ein Startup in der Ideen- und Wachstumsphase, das sich zum Ziel gesetzt hat, die Kluft zwischen Digitalisierung und Menschen zu überbrücken und die Arbeit einfacher und zugänglicher zu machen.

Unsere Mission: Gemeinsam surfen wir auf der Welle des Wandels in Industrie und Technologie!

Unsere Werte sind: Achtsamkeit, Datenschutz, Lernbereitschaft, Entwicklung, Respekt

Unser Konzept: „Nera“ ist eine KI-gestützte Plattform, die es Nutzer:innen ermöglicht, mühelos und ohne Programmierkenntnisse Websites und Apps zu erstellen. Mit dem Schwerpunkt auf Barrierefreiheit nutzt Nera Sprachbefehle und Chat-Interaktionen, um Inklusion und gleiche digitale Chancen für alle zu gewährleisten. Wir liefern digitale Lösungen in Echtzeit, vom Konzept bis zur Erstellung.

Kommen Sie zu uns: Entfesseln Sie Ihr Potenzial und werden Sie Teil eines Teams, das die Zukunft der Technologie und der Barrierefreiheit mitgestaltet!

Ihre Aufgaben: Entwickeln Sie innovative KI-Module und tragen Sie so zu unserer Mission bei, digitale Lösungen für alle zugänglich zu machen.

Wir freuen uns darauf, Sie an Bord zu haben!

Ihre innovativen und verantwortungsvollen Aufgaben:

Hauptverantwortlichkeiten:

1. Entwurf, Entwicklung und Optimierung von maschinellen Lernmodellen mit Schwerpunkt auf NLP und LLMs.

2. Implementierung und Pflege von MLOps-Pipelines zur Sicherstellung eines effizienten Modelltrainings, -einsatzes und -monitorings.

3. Feinabstimmung großer vortrainierter Modelle und deren Anpassung an spezifische Anwendungsfälle.

4. Entwicklung und Integration von WebSocket-basierten Echtzeit-Datenverarbeitungslösungen.

5. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Umsetzung von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen.

6. Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen und NLP.

Erforderliche Fähigkeiten und Erfahrungen:

1. Fachkenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und in großen Sprachmodellen (LLMs).

2. Beherrschung von Python und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow.

3. Starke Erfahrung mit MLOps-Praktiken, einschließlich Modellbereitstellung, Skalierung und Überwachung.

4. Praktische Erfahrung mit der Feinabstimmung vortrainierter Modelle und der Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen.

5. Vertrautheit mit WebSocket-Protokollen für die Echtzeitkommunikation.

6. Fließende Beherrschung der deutschen und englischen Sprache, mit guten schriftlichen und mündlichen Kommunikationsfähigkeiten in beiden Sprachen.

7. Solides Verständnis von praktischen Algorithmen wie:

- Transformatoren (BERT, GPT, T5)

- Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (Seq2Seq)

- Erkennung von benannten Entitäten (NER)

- Part-of-Speech Tagging (POS)

- Text-Klassifikation (CNNs, RNNs)

- Dependency Parsing

- Maschinelle Übersetzung (Aufmerksamkeitsmechanismen)

8. Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, selbständig zu arbeiten.

Bevorzugte Qualifikationen:

1. Fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Fachgebiet.

2. Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) für die Bereitstellung und Skalierung von Modellen.

3. Kenntnisse in Datentechnik und ETL-Prozessen.

4. Erfahrung mit Containerisierungstools wie Docker und Kubernetes.