Python Machine Learning Engineer (m/w/d) in Kamp-Lintfort - 33,25 € / Stunde - Werkstudent
Unternehmen: CALUMA GmbHUnternehmensprofil ansehen ↗
Jobbeschreibung
Als Python Machine Learning Engineer in Kamp-Lintfort wirst du für ein innovatives Start-up im Bereich Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz tätig sein. Du unterstützt das Entwicklungsteam bei der Konzeption, Implementierung und Optimierung von Machine Learning-Modellen für die automatisierte Bilderkennung und -analyse. Diese Position bietet dir die ideale Möglichkeit, dein theoretisches Wissen aus dem Studium in die Praxis umzusetzen und wertvolle Erfahrungen im zukunftsträchtigen Bereich der KI zu sammeln.
Branche: IT & künstliche Intelligenz
Jobarten: Werkstudent
Personalart: ML Engineer (m/w/d)
Aufgaben:
Deine Hauptaufgaben umfassen die Mitarbeit bei der Entwicklung und Optimierung von Machine Learning-Algorithmen mit Python und TensorFlow/PyTorch, die Aufbereitung und Vorverarbeitung von Bilddaten für das Training von KI-Modellen und die Implementierung und Evaluation von Computer Vision-Anwendungen. Du unterstützt bei der Feature-Extraktion und -Selektion, hilfst bei der Implementierung von Deep Learning-Modellen für Bildklassifikation und -segmentierung und wirkst bei der Integration der entwickelten Modelle in bestehende Anwendungen mit.
Ergänzend zu deinen Hauptaufgaben unterstützt du bei der Erstellung und Pflege von Datensätzen für das Training und die Validierung von Modellen, hilfst bei der Dokumentation von Code und Modellarchitekturen und beteiligst dich an der Recherche zu aktuellen Forschungsarbeiten und Best Practices im Bereich Machine Learning und Computer Vision. Gelegentlich wirst du auch bei der Visualisierung von Ergebnissen und der Erstellung von Reports mitwirken, an internen Schulungen zu ML-Themen teilnehmen und bei der Erstellung von Präsentationen für Stakeholder unterstützen.
Anforderungen:
Wir suchen eine Person, die aktuell ein Masterstudium der Informatik, Data Science, Mathematik oder eines verwandten Faches absolviert und fundierte Kenntnisse in Python und mindestens einer ML-Bibliothek (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) mitbringt. Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision-Konzepten werden vorausgesetzt. Du solltest Erfahrung mit Datenanalyse und -visualisierung haben und vertraut sein mit Jupyter Notebooks, Pandas und NumPy. Erste Projekterfahrungen im Bereich Machine Learning, idealerweise mit Bilddaten, sind wünschenswert. Kenntnisse in Git und Linux sind von Vorteil.
Du verfügst über starke analytische Fähigkeiten und ein tiefes Verständnis für mathematische und statistische Konzepte. Deine Problemlösungskompetenz und strukturierte Denkweise erlauben es dir, komplexe Aufgabenstellungen systematisch anzugehen. Du hast ein Händchen für Code-Qualität und Clean Code-Prinzipien. Deine Lernbereitschaft und Neugier helfen dir, mit den schnellen Entwicklungen im ML-Bereich Schritt zu halten. Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig für die Zusammenarbeit im interdisziplinären Team. Du zeigst Eigeninitiative und kannst selbstständig arbeiten, bist aber auch offen für Feedback und Verbesserungsvorschläge.
Arbeitszeiten:
16-20 Stunden pro Woche, flexible Zeiteinteilung, Mischung aus Vor-Ort und Remote-Arbeit
Zusammenfassung:
Als Werkstudent erhältst du eine überdurchschnittliche Vergütung und die Möglichkeit, an innovativen KI-Projekten mit realem Anwendungsbezug mitzuarbeiten. Du sammelst wertvolle praktische Erfahrung im hochaktuellen Bereich Machine Learning und Computer Vision und kannst dein theoretisches Wissen direkt in die Praxis umsetzen. Wir bieten dir flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit deinem Studium vereinbaren lassen, und ein junges, dynamisches Team mit flachen Hierarchien. Bei gegenseitigem Interesse besteht die Möglichkeit, deine Masterarbeit im Unternehmen zu schreiben oder nach dem Studium eine Festanstellung anzutreten. Durch die Vermittlung von CALUMA profitierst du von einer strukturierten Einarbeitung und kontinuierlicher Betreuung.
Alle Stellendetails
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