Machine Learning Engineer | 12 Monate | Frankfurt

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  • Oktober 2024
  • Oktober 2025
  • D-Großraum Frankfurt am Main
  • auf Anfrage
  • Remote
  • 19.09.2024

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Projektbeschreibung

Machine Learning Engineer (LLMs, Semantic Search, Document Extraction)

Wir suchen einen freiberuflichen Ingenieur für maschinelles Lernen mit Spezialisierung auf Large Language Models (LLMs), semantische Suche und Dokumentenextraktion. Sie arbeiten an fortschrittlichen KI-Projekten und entwickeln Systeme für die Extraktion und Verarbeitung komplexer Daten, optimieren die Speicherung von Layouts und ermöglichen intelligente Suchfunktionen für Text- und Bilddaten.

Hauptverantwortlichkeiten:
- Entwicklung von LLM- und KI-Modellen: Entwurf und Feinabstimmung von LLMs (GPT, BERT usw.) für NLP-Aufgaben, die die semantische Suche und das Information Retrieval unterstützen.
- Dokumentenextraktion und Layout-Erhaltung: Entwicklung von Systemen zur Dokumentenextraktion, die Originalformate mithilfe von OCR und Layoutaufbewahrung für eine genaue Datenverarbeitung bewahren.
- Clustering und Ähnlichkeitsanalyse: Entwicklung von Clustering-Algorithmen zur Gruppierung ähnlicher Daten, Diagramme und visueller Elemente, um das Verständnis komplexer Zusammenhänge zu verbessern.
- Text in Bildern & Suchoptimierung: Implementierung von Modellen, die eine Textsuche innerhalb von Bildern ermöglichen und Vektoreinbettungen zur Verbesserung der Suchrelevanz nutzen.
- Modellbereitstellung & Skalierung: Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in großem Umfang mit AWS, Google Cloud oder Azure, mit CI/CD-Pipelines für die automatische Bereitstellung und Überwachung.

Qualifikationen:
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit maschinellem Lernen, spezialisiert auf LLMs, semantische Suche und Dokumentenextraktion.
- Beherrschung von Transformer-Modellen (GPT, BERT) und NLP-Tools.
- Ausgeprägte Kenntnisse in OCR, Dokumentenlayout-Analyse und groß angelegter Datenextraktion.
- Erfahrung mit Vektorsuche und Einbettungsmodellen für erweiterte Suchfunktionen.
- Vertrautheit mit Cloud-basierten ML-Umgebungen (AWS, GCP, Azure) und DevOps-Tools (Docker, Kubernetes).

Bevorzugte Zertifizierungen:
Google Cloud Professional ML Engineer, AWS ML Specialty oder Azure AI Engineer Zertifizierungen sind von Vorteil.

Kontaktdaten

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