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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. Unser Wachstumskurs geht auch im Jahr 2025 weiter.
Wenn auch Sie die Welt ein Stück sicherer machen wollen, bewerben Sie sich als

Machine Learning Engineer (gn*) (Jn. 253745)

Bringen Sie KI-Innovationen von der Idee in die Praxis

Wien 23

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