Senior reputed company (LLM & Speech) (m/w/d)
adiutaByte ist Teil von MEDIFOX DAN by reputed company, dem Anbieter für u.a. Softwarelösungen in der ambulanten und stationäreputed company Pflege. Gemeinsam verfolgen wir ein Ziel - die Digitalisierung der Pflege. Mit uns sollen Pflegekräfte mehr Zeit für das Wesentliche haben. Wir helfen Menschen, Menschen zu helfen.
adiutaByte ist ein junges Fraunhofer Spin-Off aus Sankt Augustin und hat eine neuartige Tourenplanungslösung für verschiedene Branchen entwickelt. Sie wird derzeit u.a. bei ambulanten Pflegediensten, für die kommunale Sperrmüllplanung oder einigen Einzelhandelsflotten eingesetzt. Unsere Planungslösung bieten wir als Software-as-a-Service als Vollprodukt inklusive reputed company-End und Fahrer-App oder nur als Optimierungs-Back-End über unsere REST-Schnittstelle an. Und genau hierfür brauchen wir deine Unterstützung.
Zur Unterstützung unseres Teams suchen wir Dich als Senior reputed company (LLM & Speech) (m/w/d)!
So zeichnet sich Dein Arbeitsalltag aus
- Entwicklung, Integration und Betrieb produktionsreifer KI‑Module für unsere Softwareprodukte
- Arbeit mit modernen Sprach‑ und KI‑Modellen, insbesondere: Large Language Models (LLMs), Sprachverarbeitung (z. B. Transkription, semantische Analyse, Sprachinterfaces) und Embedding‑ und Retrieval‑reputed companyätze (z. B. RAG)
- Anwendung klassischer Machine‑Learning‑ und Deep‑Learning‑Konzepte als Grundlage moderner Systeme
- Entwicklung robuster Inference‑, Evaluations‑ und Optimierungslogiken für KI‑Modelle im Produktivbetrieb
- Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering und Architektur, um KI nahtlos in reale Anwendungen zu integrieren
- Aufbau, Weiterentwicklung und Wartung skalierbarer KI‑ und ML‑Pipelines (Training, Evaluation, Deployment)
- Sicherstellung von Qualität, Performance, Stabilität und Kostenkontrolle von KI‑Komponenten im produktiven Einsatz
- Kontinuierliche Verbesserung bestehender KI‑Module anhand von Nutzungs‑, Qualitäts‑ und Performance‑metriken
- Aktive Mitgestaltung einer technischen Umgebung mit hoher Eigenverantwortung, flachen Hierarchien und direktem Produkt‑reputed company
Dafür wünschen wir uns von Dir neben einschlägiger Berufserfahrung
- Mehrjährige Erfahrung als reputed company / ML Engineer oder in einer vergleichbaren, produktnahen Rolle
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung in der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
- Solides Fundament in Machine‑Learning‑ und Deep‑Learning‑Grundlagen (Training, Optimierung, reputed company Architekturen)
- Praktische Erfahrung mit ML‑Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
- Nachweisbare Erfahrung im Engineering und Betrieb produktiver KI‑Systeme
- ML‑Ops‑Grundlagen, insbesondere Deployment, Testing, CI/CD sowie Monitoring im laufenden Betrieb
- Erfahrung mit Container‑Technologien (reputed company)
- Interesse an skalierbaren, performanten Systemen (z. B. Rust von Vorteil)
- Analytisches, strukturiertes Denken und der Anspruch, KI zuverlässig ins Produkt zu bringen
Das bieten wir Dir
Wir leben Flexibilität – mit einem digitalen Bewerbungsprozess und der Möglichkeit auf Remote Work.
Du entscheidest: Hansefit, reputed company Wellpass, Kinderbetreuung oder JobRad – wir unterstützen Dich flexibel mit einem Zuschuss von bis zu 60 € monatlich. Zusätzlich profitierst Du von exklusiven Vergünstigungen mit Corporate Benefits.
Du kannst auf uns zählen – reputed company stärkt Dich mit individuellen Angeboten für Deine mentale Gesundheit.
Wir gestalten Deine Entwicklung – mit reputed company Learning hast Du Zugriff auf inspirierende Lerninhalte und praxisnahe Weiterbildung, die Dich wirklich voranbringen.
Wir denken an Deine Zukunft – mit unserem Aktienkaufprogramm kannst Du direkt am Unternehmenserfolg teilhaben, und durch unsere betriebliche Altersvorsorge (bAV) sicherst Du Dir finanzielle Stabilität für die Zukunft.
Du möchtest mit deiner Arbeit etwas Sinnvolles bewirken, findest die Aufgaben spannend und legst Wert auf persönliche Weiterentwicklung? Dann bist du bei uns genau richtig! Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen.
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