Machine Learning Operations Engineer (MLOps)

remote-job.net Job-Zusammenfassung:

💶 Gehalt:	keine Angabe
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit:	Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung:	Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung:	Master in Informatik
📋 Hauptaufgaben:	Verwalten von Machine Learning-Modellen Feinabstimmung zur Effizienzsteigerung Datenbereinigung und -annotation
✅ Hauptvoraussetzungen:	Master-Abschluss in Informatik Erfahrung in MLops Kenntnisse in Python
🏭 Branche:	keine Angabe

Über das Unternehmen

Bei DOTsfty verändern wir nicht nur die Spielregeln; wir schaffen ein neues Regelwerk für die öffentliche Verkehrssicherheit. Mit unserer branchenführenden, geräteunabhängigen Vision AI für Dashcams überwachen wir über 10.000 Fahrer und helfen Unternehmen, die Unfallkosten um über 50 % zu senken. Unsere Dienstleistungen sind derzeit auf den Märkten in den USA und Japan verfügbar.

Wir sind ein VC-unterstütztes, schnell wachsendes Unternehmen in der Seed-Phase. Zu unseren Investoren gehören führende Risikokapitalfirmen aus Ostasien und ein Gründungsmitglied von OpenAI als Angel-Investor. Schließen Sie sich uns an, um die Verkehrssicherheit durch modernste KI-Technologie zu revolutionieren!

Aufgaben

• Verwalten und Operationalisieren von Machine Learning-Modellen, einschließlich YOLO-basiertem Objekterkennung und Vision-Language-Modellen (VLMs).
• Feinabstimmung von Modellen zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz.
• Bereinigen, Annotieren und Vorverarbeiten von Daten für das Training und die Evaluierung von Modellen.
• Testen und Validieren neuer Modelle, um sicherzustellen, dass sie die Leistungsbenchmarks erfüllen.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen.
• Überwachen und Pflegen der Modellleistung in realen Anwendungen.
• Auf dem neuesten Stand der Entwicklungen in MLops, Computer Vision und KI-Technologien bleiben.

Voraussetzungen

• Bildung: Master-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich von einer renommierten Universität.
• Erfahrung: Nachgewiesene Erfahrung in MLops, einschließlich der Verwaltung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen.
• Technische Fähigkeiten: Starke Kenntnisse in der Python-Programmierung; praktische Erfahrung mit Objekterkennungsmodellen (z. B. YOLO) und Vision-Language-Modellen (z. B. Qwen, Gemini); Vertrautheit mit Techniken zur Datenbereinigung, Annotation und Vorverarbeitung.

Benefits

• Teil eines mission-driven Unternehmens zu sein, das die Verkehrssicherheit mit modernster KI revolutioniert.
• Arbeiten in einem talentierten, leidenschaftlichen und kollaborativen Team.
• Die Möglichkeit, zu wachsen und einen signifikanten Einfluss in einem schnell wachsenden Startup zu haben.