Wir suchen jemanden, der das Modell nach dem Problem wählt, nicht nach der Mode. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
scikit-learnPythonpandas
Verifizierte Stellen. SageMaker.
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Hervorgehobene Stellen
iOS-Apps bauen, die im App Store und bei den Nutzern bestehen. Mehr als 6 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
iOS / Swift
Modelle wie Software behandeln: versioniert, getestet und überwacht. Mehr als 6 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
MLOpsMLflowKubeflowSageMaker+1
Die Datenplattform End-to-End bearbeiten, von der Rohdatei bis zur Tabelle, die das Geschäft nutzt. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
DatabricksPythonScalaSpark
Vektorsuche in Produktion mit vorhersehbaren Kosten betreiben. Mehr als 6 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
PineconePythonLLM / RAGLangChain+1
Agenten mit Claude bauen, die nützliche Arbeit leisten und nicht nur Demos sind. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
AnthropicTypeScriptPythonLLM / RAG
Die Dateninfrastruktur bauen und pflegen, die Analyse, Produkt und KI trägt, mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Skalierung. Bis zu 2 Jahre Erfahrung.
SparkPythonSQLdbt+1
Eine Test-Suite bauen, der das Team genug vertraut, um freitags zu deployen. Mehr als 6 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
QA AutomationPythonJava
Daten in Entscheidungen verwandeln, mit solider Statistik und der Fähigkeit, Ergebnisse verständlich zu erklären. Bis zu 2 Jahre Erfahrung.
pandasPythonscikit-learnSQL+1
Wir suchen jemanden, der vom Problem aus entwirft, nicht von der Referenz, die er auf Dribbble gesehen hat. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
Product Design
Machine Learning auf Kubernetes betreiben, ohne dass es zum täglichen Problem wird. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
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Rohdaten in Analysemodelle verwandeln, denen die Fachbereiche vertrauen. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
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Machine-Learning-Ingenieur(in) · Senior
Machine-Learning-Modelle in Produktion bringen und mit Qualität am Laufen halten. Sechs oder mehr Jahre, mit Feature Stores und Spark.
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Remote · Lateinamerika
MLOps-Ingenieur(in) · Senior
Modelle wie Software behandeln: versioniert, getestet und überwacht. Mehr als 6 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
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SageMaker mit Kosten unter Kontrolle nutzen, nicht nur weil es verfügbar ist. Mehr als 6 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
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Modelle wie Software behandeln: versioniert, getestet und überwacht. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
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ML-Ingenieur(in) mit AWS SageMaker · Mid-Level
SageMaker mit Kosten unter Kontrolle nutzen, nicht nur weil es verfügbar ist. 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Funktion.
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Modelle wie Software behandeln: versioniert, getestet und überwacht. Bis zu 2 Jahre Berufserfahrung, einschließlich Praktika und eigener Projekte.
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