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Der Job als Artificial Intelligence Engineer umfasst das Design, die Entwicklung und Optimierung von KI- und ML-Modellen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme. Technologien wie Deep Learning, Neural Networks und Natural Language Processing stehen im Mittelpunkt.

Die Position als AI Solution Architect umfasst die Mitarbeit an Softwareentwicklungsprojekten und Digitalisierungsvorhaben, mit dem Fokus auf der Gestaltung und Implementierung nachhaltiger KI-Lösungen. Wichtige Technologien sind Python, Java, TypeScript sowie Kenntnisse in LLMs und KI-Frameworks.

Der Job als Staff Scientist - Embedded AI umfasst die Leitung von Forschungsprojekten im Bereich maschinelles Lernen und Signalverarbeitung. Im Mittelpunkt stehen die Entwicklung von AI/ML-Modellen, das Design von Experimenten und die Veröffentlichung von Forschungsergebnissen.

Der Job als PhD-Student im Bereich Neurosymbolic AI für vertrauenswürdige Systeme umfasst die Durchführung von Forschungsarbeiten und die Veröffentlichung wissenschaftlicher Artikel. Im Mittelpunkt stehen Technologien wie Machine Learning, Symbolic AI und Knowledge Representation, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen wie Gesundheitswesen und Industrieautomatisierung.

Der Job als Applied Scientist / Research Engineer bei Mistral AI fokussiert sich auf die Entwicklung und Durchführung großangelegter Simulationen sowie das Training von KI-Modellen auf physikalischen Daten. Wichtige Technologien sind AI, Deep Learning, Python und HPC, wobei die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams zur Sicherstellung der Ingenieurstandards im Mittelpunkt steht.

Der BI Analyst:in ist verantwortlich für den Aufbau eines KPI- und Reporting-Frameworks sowie die Erstellung von Power BI Dashboards zur Vertriebssteuerung und Marktanalyse. Wichtige Technologien sind SQL, Python, MS Power BI und Azure Data Factory.

Der Job als Applied Scientist / Research Engineer bei Mistral AI fokussiert sich auf die Entwicklung und Durchführung großangelegter Simulationskampagnen sowie das Training von KI-Modellen auf physikalischen Daten. Wichtige Technologien sind AI, Deep Learning, Python, sowie verschiedene Simulationssoftware wie OpenFOAM und ANSYS.

Der Job als Data & AI Engineer umfasst die Entwicklung und Implementierung von modernen Machine Learning-Lösungen in der Cloud, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. Technologien wie Cloud Computing, Machine Learning, Generative AI und API-Entwicklung stehen im Mittelpunkt.

Der Data & AI Consultant berät Kunden bei der Entwicklung und Umsetzung von AI-Projekten unter Verwendung von Microsoft-Technologien wie Azure Machine Learning und Azure AI Services. Zu den Aufgaben gehören die Integration von AI-Lösungen, die Durchführung von Workshops und die technische Leitung von Projekten.

Der Job als AI Solution Architect umfasst die Analyse und Strukturierung von Kundenanforderungen im Bereich AI und datengetriebene Lösungen. Im Mittelpunkt stehen die Konzeption von End-to-End AI-Architekturen sowie die Identifikation und Bewertung von AI-Use-Cases.