KI Scientist im MS Azure Umfeld gesucht

Aktuell suchen wir für einen Großkunden einen erfahrenen KI Scientist / AI Scientist (m/w/d) mit Schwerpunkt im Microsoft-Azure-Umfeld für eine Festanstellung.

Der Schwerpunkt der Position liegt in der Entwicklung, Weiterentwicklung und produktiven Umsetzung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen innerhalb einer modernen Microsoft-Azure-Umgebung. Gesucht wird eine technisch starke Persönlichkeit, die Data-Science-Kompetenz mit Cloud- und Deployment-Erfahrung verbindet und KI-Anwendungen nicht nur konzipiert, sondern auch produktiv umsetzen kann.

Ist die Position für Dich interessant oder kennst Du jemanden aus Deinem Netzwerk, für den diese Herausforderung spannend sein könnte?

Gerne sende ich Dir einmal die Details:

• Start: ASAP / nach Vereinbarung
• Vertragsmodell: Festanstellung
• Auslastung: Vollzeit
• Einsatzort: Dortmund
• Arbeitsmodell: Hybrid
• Gehaltsrahmen: idealerweise bis ca. 80.000 € brutto/Jahr, bei sehr guter Qualifikation bis ca. 85.000 €

Gesuchtes Profil

• Mehrjährige Erfahrung im Bereich Data Science, Machine Learning oder Artificial Intelligence
• Sehr gute Kenntnisse in Python
• Fundierte praktische Erfahrung im Microsoft-Azure-Umfeld
• Erfahrung mit Azure Machine Learning, Azure AI Services, Azure Databricks oder vergleichbaren Azure-Komponenten
• Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen
• Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung und Datenanalyse
• Erfahrung mit MLOps, CI/CD oder automatisierten ML-Pipelines von Vorteil
• Kenntnisse im Bereich Generative AI, LLMs oder Azure OpenAI wünschenswert
• Erfahrung im Umgang mit größeren Datenmengen und produktiven Datenumgebungen
• Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Aufgaben

• Entwicklung und Weiterentwicklung von KI- und Machine-Learning-Lösungen
• Konzeption, Training, Evaluierung und Optimierung von ML-Modellen
• Umsetzung von AI-Use-Cases innerhalb einer Microsoft-Azure-Umgebung
• Aufbau und Weiterentwicklung produktiver ML- und AI-Pipelines
• Deployment und Integration von Machine-Learning-Modellen in bestehende Systeme
• Analyse und Aufbereitung großer Datenmengen
• Überführung von Proof of Concepts und Prototypen in produktive Anwendungen
• Zusammenarbeit mit IT-, Data- und Fachbereichen bei der Entwicklung neuer KI-Anwendungsfälle
• Bewertung und Einsatz neuer Technologien rund um AI, Generative AI und Machine Learning

Ich freue mich auf Deine Rückmeldung oder eine Empfehlung aus Deinem Netzwerk.