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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 Software Entwickler umfasst die Entwicklung und Verbesserung von modernen Full-Stack-Webanwendungen, sowohl im Frontend als auch im Backend. Wichtige Technologien sind Java, JavaScript, REST APIs, SQL und agile Methoden.

Der Job als KI Spezialist umfasst die Mitentwicklung der KI-Strategie und die Integration von KI in die Organisation. Wichtige Themen sind KI-Governance, Risiko- und Impact-Analysen sowie die Unterstützung verschiedener KI-Anwendungsfälle.

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 AI Solution Specialist entwirft und implementiert AI-Lösungen über den gesamten Lebenszyklus, von der Ideenfindung bis zur Produktion. Im Mittelpunkt stehen Technologien wie Microsoft Copilot, Azure AI Foundry und Machine Learning, insbesondere LLMs.

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 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 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.

Das Praktikum im Bereich Marketing und Gestaltung fokussiert sich auf die Entwicklung und Umsetzung von kreativen Inhalten für Social-Media-Kanäle wie Instagram und LinkedIn. Zu den zentralen Technologien und Themen gehören die Adobe Creative Suite, Canva sowie Bild- und Videobearbeitung.