Machine Learning Engineer (w/m/d)

Künstliche Intelligenz, Deep Learning und NLP – alle reden darüber. Bei uns steckst du mitten drin! Denn wir arbeiten am Entertainment der Zukunft: Digital, vernetzt und intelligent. Wenn du gerne experimentierfreudig und lösungsorientiert arbeitest, teamorientiert und kommunikationsstark bist, dann bist du bei uns genau richtig.

Deine Aufgaben

Du entwickelst mit einem Team aus AI-Enthusiasten State-of-the-art Lösungen für Textgenerierung mittels Deep Learning. Wir arbeiten mit den aktuellsten Modellen der internationalen Forschung und entwickeln diese konsequent weiter.

• Verarbeitung großer Mengen von unstrukturierten und strukturierten Daten
• Realisierung von Lösungen basierend auf Deep Learning, Transfer Learning, Active Learning, Reinforcement Learning,…
• Entwicklung von Algorithmen zur Generierung natürlicher Sprache im Bereich von KI-Storytelling
• Anwendung von Data Science Libs für NLP und NLG auf inhouse- und Cloud-Workstations
• Erprobung und Evaluation neuer Lösungsalgorithmen

Deine Qualifikation

Dein Background liegt in der  Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Feld (z.B. Bio-Informatik, Wirtschaftsinformatik; MSc). Erforderlicher Kenntnisse:

• Python
• Deep Learning auf unstrukturierten Daten
• Mindestens ein Deep Learning Framework: Tensorflow, PyTorch,…
• Training großer Modelle, ggf. mit Cloud Computing
• Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sowie Englischkenntnisse

Kenntnisse in einigen der folgenden Technologiebereichen sind nicht erforderlich, aber nützlich:

• Vorkenntnisse in NLG, NLP
• Kenntnisse gängiger NLP Frameworks: Gensim, Spacy,…
• Kenntnisse mindestens einer weiteren Programmiersprache (vorzugsweise C/C++/Cython)

Unser Angebot

• Unbefristete Anstellung und Ausbau deiner Fähigkeiten
• Flache Hierarchien und der Wunsch, dass du das Unternehmen mitgestaltest
• Freie Wahl der Hardware (MacBook, Thinkpad, oder etwas ganz anderes?)
• Freie Wahl des OS (solange unser Softwarestack läuft)
• Cloud Computing oder Bare Metal? Wir gehen einen hybriden Weg.
• Flexible Arbeitszeiten und Home Office
• Team Events, Meet Ups und Konferenzbesuche