KI Entwicklung mit Python

Start: ab November 2023

Dauer: 6 Monate +
Auslastung: Fulltime
Lokation: Remote und Rostock
Vertragsart: Arbeitnehmerüberlassung

Aufgaben:

* Unterstützung des AI Labs bei der Entwicklung und Evaluation prototypischer Use-Cases unter Anwendung von Large Language Models (LLMs) in der Microsoft Azure Cloud für die verschiedenen Fachbereiche
* Weiterentwicklung der Ideen der Fachkolleg*innen und Entwurf geeigneter Anwendungen auf dieser Grundlage
* Gemeinsames Implementieren der Anwendungen als Prototypen in Python
* Sie nutzen vorhandene Datenbestände aus unseren Datenbanken um qualitativ hochwertige Studien-Datensätze zu erzeugen und verwenden diese für das Prompt-Engineering und Fine-Tuning der LLMs sowie zur Durchführung von Evaluationsläufen, deren Ergebnisse Sie für Reports ansprechend aufbereiten und präsentieren

Muss Anforderungen:

* Diplom-/ Master-Abschluss in Informatik, Data Science, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich
* Erfahrungen in der Arbeit mit KI und Machine Learning, vorzugsweise mit Schwerpunkt auf Sprachmodellen
* Fortgeschrittene Kenntnisse in Python sowie gängigen Machine-Learning-Bibliotheken
* Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure oder Google Cloud Platform und Vertrautheit mit deren AI-/ML-Diensten
* Fähigkeiten in Datenanalyse und -verarbeitung, einschließlich der Nutzung von SQL und von Datenbanken
* Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
* Die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte einem nicht-technischen Publikum zu erklären
* Erfahrung in der Arbeit in einem Team und die Fähigkeit, mit verschiedenen Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen des Unternehmens zusammenzuarbeiten

Soll Anforderungen:
* Erfahrungen im Prompt-Engineering, vor allem im Design von Prompts für verschiedene Anwendungsfälle sowie der Strukturierung, Aufbereitung und Indizierung von Wissen als Basis für In-Context-Learning
* Erfahrungen im Fine-Tuning von LLMs, speziell in der Aufbereitung geeigneter Trainingsdatensätze, der Auswahl anzupassender Layer und der Überwachung & Evaluation durchgeführter Trainingsläufe