Machine Learning Engineer

Unternehmensbeschreibung ## Willkommen bei Kanadevia Inova, einem globalen Innovationsführer im Bereich der Abfallinfrastruktur, wo wir daran glauben, durch Technologie und Innovation eine nachhaltige Zukunft zu schaffen.  Abfall in Wert verwandeln Bei Kanadevia Inova sind wir stolz darauf, an der Spitze der Waste-to-X-Technologie zu stehen. Wir sind nicht nur Abfallmanager; wir sind Schöpfer von Wert aus dem, was Gemeinschaften wegwerfen. Ihre Rolle bei Kanadevia Inova trägt direkt dazu bei, etwas, das einst als nutzlos galt – Abfall –, in etwas Unschätzbares zu verwandeln: Energie, Wärme, Wasserstoff, Dünger und mehr. Jobbeschreibung ## • Industrialisierung und Betrieb von AI/ML-Lösungen durch die Umwandlung von Prototypen in skalierbare, produktionsreife Anwendungen. • Design, Implementierung und Wartung von End-to-End-MLOps-Pipelines, die Training, Validierung, Deployment, Monitoring und Retraining abdecken. • Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Data Engineers, Software Engineers, Product Managers und geschäftlichen Stakeholdern zur Bereitstellung von AI-Lösungen. • Gewährleistung von Zuverlässigkeit, Sicherheit, Compliance, Datenintegrität, Leistung und Governance während des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus. • Überwachung und Optimierung der Modellleistung, Behebung von Produktionsproblemen und Unterstützung kontinuierlicher Verbesserungen bei gleichzeitiger Mentorenschaft für weniger erfahrene Kollegen. Qualifikationen ## • MSc in Informatik oder einem MINT-Fach mit starkem Informatikschwerpunkt sowie Erfahrung in agilen Softwareentwicklungsumgebungen. • Starke Python-Programmierkenntnisse und praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder Scikit-learn. • Fundiertes Verständnis von MLOps-Praktiken, einschließlich Modell-Deployment, Versionierung, Monitoring und Lifecycle-Management in Produktionsumgebungen. • Erfahrung mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise Azure), Containerisierungstechnologien (Docker), APIs, Datenbanken und verteilten Systemen. • Kenntnisse in Data Engineering und Datenverarbeitungs-Frameworks; Erfahrung mit industriellem IoT, Zeitreihendaten, Computer Vision oder Physics-AI-Lösungen ist von Vorteil. Zusätzliche Informationen ## Für Personalvermittlungsagenturen: Bitte beachten Sie, dass wir keine Bewerbungen von Agenturen entgegennehmen. Vielen Dank.