Einsätze als Machine-Learning- & KI-Ingenieur/in

Machine-Learning- und KI-Ingenieurinnen bringen Modelle in den Betrieb. Der Unterschied zur Forschung liegt selten im Modell, sondern in allem drumherum: Datenqualität, Reproduzierbarkeit, Überwachung, Umgang mit Drift und die Frage, was passiert, wenn eine Vorhersage falsch ist. In der Schweiz kommen häufig Anforderungen aus Datenschutz und regulierten Branchen dazu, und die Nähe zu den Hochschulen führt zu vielen Projekten mit forschungsnahem Ursprung. Typische Anwendungen in der Industrie sind Bildverarbeitung in der Qualitätsprüfung, Zustandsüberwachung und Prognose von Ausfällen, Optimierung von Prozessparametern und Auswertung von Messreihen. Der Alltag besteht zu einem grossen Teil aus Datenarbeit, Versuchsplanung und Gesprächen mit den Fachleuten, die den Prozess kennen. Verbreitet sind Python, PyTorch, scikit-learn, Werkzeuge zum Versionieren von Daten und Modellen und Erfahrung mit dem Betrieb produktiver Modelle. Über try&hire sehen Sie zuerst ein Videoprofil, sprechen dreissig Minuten und arbeiten danach zusammen. Die Engineering-Consultants sind über den Personalverleih angestellt. Nach einigen Monaten entscheiden beide Seiten über eine Festanstellung. Der Unterschied zwischen einem funktionierenden Prototyp und einem belastbaren Modell zeigt sich in dieser Zeit deutlich.

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