Das erwartet dich
- Deine Verantwortlichkeiten
• Kompetenz im maschinellen Lernen: Entwickle und trainiere moderne maschinelle Lernmodelle für Personalisierung, Empfehlungen und prädiktive Analysen.
• Prototyping und Validierung: Erstelle Prototypen, verfeinere Modelle mit einzigartigen Daten und validieren die Leistung, um die besten Basismodelle oder erweiterten ML-Algorithmen auszuwählen.
• Robuster Bewertungsrahmen: Erstelle einen umfassenden Bewertungsrahmen, um die Leistung der Modelle kontinuierlich zu verbessern.
• Strategien für Benutzer-Feedback: Definiere Strategien zur Sammlung von Nutzerfeedback für die Modellabstimmung und -verbesserung.
• Datenuntersuchung: Analysiere grosse Datensätze, um Trends, Muster und verwertbare Erkenntnisse zu erkennen.
• Cloud-basierte Modellierung: Erstelle Modelle mit ML-Tools in der Cloud, vorzugsweise auf der Google Cloud Platform (GCP).
- ML-Infrastruktur und -Architektur:
• Erstellung von Datenprodukten: Nutzung von Daten aus verschiedenen Teams und Erstellung neuer Datenprodukte, die über einen Datenkatalog im Unternehmen veröffentlicht werden.
- Betrieb und Optimierung:
• Erkennung von Anomalien: Überwachen der Modellinferenz, Erstellen von Dashboards und Warnsystemen, um die Beteiligten über Anomalien zu informieren.
• Kontinuierliche Verbesserung: Regelmässiges Überwachen, Analysieren und Optimieren der Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit unserer ML-Infrastruktur.
- Datenverwaltung und -qualität:
- Datengestützte Entscheidungsfindung:
• Automatisierte Entscheidungsfindung: Automatisiere Entscheidungsprozesse innerhalb von IT-Systemen mit Hilfe von ML-Modellen.
- Innovation und Technologieforschung:
• Kontinuierliches Lernen: Bilde dich durch Online-Kurse und Selbststudium weiter.
- Stakeholder-Management & Zusammenarbeit:
• Effektive Kommunikation: Kommuniziere effektiv auf allen Ebenen und setze dich mit Klarheit und Überzeugung für AI-first-Initiativen ein.