Requirements at a glance

Hochschulabschluss (Required)
2-3 Jahre KI-Entwicklung (Required)
Python (Required)
TensorFlow (Required)
PyTorch (Required)
AWS SageMaker (Required)
Docker (Required)
Deutsch verhandlungssicher (Required)
Englisch verhandlungssicher (Required)
Spezialisierung KI (Preferred)
C++ (Preferred)
Big-Data-Technologien (Preferred)

RequiredPreferred

2 days ago

KI-Entwickler (m/w/d)

Die Stelle ist am Standort Achim zu besetzen.

ProTecBird ist ein junges, dynamisches Technologie-Unternehmen, das sich für Arten- und Umweltschutz rund um Vögel einsetzt. Mit innovativen Lösungen beschleunigen wir den Ausbau erneuerbarer Energien, sorgen für mehr Sicherheit an Flughäfen und reduzieren Risiken in der Industrie. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir einen engagierten KI-Entwickler (m/w/d). Werde Teil eines zukunftsorientierten Unternehmens und setze gemeinsam mit uns neue Maßstäbe im Artenschutz!

Das erwartet Dich

Als KI-Entwickler (m/w/d) übernimmst Du bei ProTecBird eine zentrale Rolle in der Konzeption, Entwicklung, Training und Optimierung von KI-Modellen und -Systemen. Du bist verantwortlich für:

Modellentwicklung und -training: Training und Optimierung von Machine-Learning-Modellen (insbesondere Computer-Vision-Modelle) unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow, PyTorch in einer AWS-Umgebung mit SageMaker. Anpassung von Modellen für spezifische Anwendungsfälle (z. B. eigene Modellvarianten).
Weiterentwicklung des Training-Frameworks, z.B. Nutzung von Active Learning über reale Daten der beim Kunden eingesetzten Systeme.
Datenmanagement: Aufbereitung, Bereinigung von Datensätzen für Annotation und Training. Zusammenarbeit mit dem Team für KI-Annotation, um hochwertige Datenpipelines zu etablieren.
Forschung und Innovation: Verfolgung aktueller Trends in der KI-Forschung. Experimentieren mit neuen Architekturen und Algorithmen.
Integration und Deployment: Umsetzung von KI-Lösungen in produktive Umgebungen (Lokale KI auf GPUs unter Windows und Linux, SageMaker in Cloud-Plattform AWS). Optimierung von Modellen für Echtzeit-Anwendungen und Edge-Computing.
Zusammenarbeit und Wissensmanagement: Enge Abstimmung mit interdisziplinären Teams (z. B. Softwareentwicklung, Vertrieb, Ornithologen). Dokumentation von Modellen, Code und Prozessen für Transparenz und Wiederverwendbarkeit.
Ethik und Compliance: Berücksichtigung von Datenschutz (DSGVO), Fairness und Bias-Minimierung in allen Entwicklungsprozessen. Einhaltung von KI-spezifischen Richtlinien und Standards.