2.012 Jobs für Ki Entwicklung in Deutschland

• Analyse großer Datensätze zur Gewinnung von Erkenntnissen
• Entwicklung, Training und Evaluation von Machine Learning-Modellen
• Datenaufbereitung und Feature Engineering
• Implementierung von Algorithmen in Python/R unter Verwendung relevanter Bibliotheken
• Visualisierung von Ergebnissen und Kommunikation von Erkenntnissen
• Zusammenarbeit mit erfahrenen Data Scientists und Stakeholdern
• Forschung und Entwicklung neuer KI-Anwendungen

• Master-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik o.ä. (mit Fokus Data Science/ML)
• Erste praktische Erfahrung in Data Science/Machine Learning Projekten
• Sehr gute Kenntnisse in Python oder R
• Erfahrung mit SQL und gängigen ML-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
• Kenntnisse im Bereich KI und Big Data von Vorteil
• Bereitschaft zur Hybridarbeit in München

• Unterstützung bei der Entwicklung, Implementierung und Wartung von Machine-Learning-Modellen und Algorithmen.
• Datenaufbereitung, -bereinigung und -analyse zur Identifizierung relevanter Muster und Erkenntnisse.
• Mithilfe beim Feature Engineering und der Auswahl geeigneter Modellarchitekturen.
• Durchführung von Experimenten zur Leistungsbewertung von Modellen.
• Zusammenarbeit mit anderen Teams, um datengesteuerte Lösungen für Geschäftsprobleme zu entwickeln.
• Dokumentation von Analyseergebnissen und Modellimplementierungen.
• Erlernen und Anwenden neuester Methoden und Technologien im Bereich Data Science und KI.

• Aktuell immatrikulierter Student (m/w/d) eines MINT-Studiengangs (z.B. Informatik, Statistik, Mathematik, Physik, Data Science).
• Erste praktische Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python oder R und relevanten Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten und Algorithmen.
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Ausgeprägte Lernbereitschaft und Neugierde für neue Technologien.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, auch im Homeoffice.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu erklären.
• Fließende Deutsch- und gute Englischkenntnisse.

• Leitung und Mentoring eines Teams von Data Scientists und KI-Ingenieuren.
• Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen und Algorithmen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
• Datenanalyse, Feature Engineering und Modellvalidierung unter Verwendung großer und vielfältiger Datensätze.
• Anwendung von Deep-Learning-Techniken und Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern zur Integration von KI-Modellen in Produktionssysteme.
• Definition und Verfolgung von KPIs zur Messung der Leistung von KI-Modellen und -Systemen.
• Erforschung und Bewertung neuer Technologien und Methoden im Bereich KI und maschinelles Lernen.
• Präsentation von komplexen Ergebnissen und Erkenntnissen für technische und nicht-technische Stakeholder.
• Sicherstellung der Code-Qualität, Dokumentation und Reproduzierbarkeit von Experimenten.
• Entwicklung von Strategien zur Datenstrategie und -governance für KI-Projekte.

• Masterabschluss oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Feld.
• Nachgewiesene Erfahrung (mindestens 5 Jahre) in der Anwendung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Methoden in realen Anwendungsfällen.
• Umfassende Erfahrung mit Python und relevanten Data-Science-Bibliotheken (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Profunde Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras.
• Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und verteilten Systemen.
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Führungserfahrung und die Fähigkeit, ein Team zu motivieren und zu leiten.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten zur Erklärung komplexer Konzepte an verschiedene Zielgruppen.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (Spark, Hadoop) ist ein Plus.
• Kenntnisse in MLOps-Praktiken und Tools sind wünschenswert.

• Eine Vollzeitstelle, die zu 100% remote ausgeübt werden kann.
• Die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Entwicklung zu arbeiten und innovative Produkte mitzugestalten.
• Ein wettbewerbsfähiges Gehalt und attraktive Zusatzleistungen.
• Flexibles Arbeitsumfeld, das auf Vertrauen und Eigenverantwortung basiert.
• Regelmäßige Fortbildungen und Zugang zu führenden Fachkonferenzen.
• Ein herausforderndes und unterstützendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien.

• Entwicklung und Implementierung von ethischen Rahmenwerken und Leitlinien für die KI-Entwicklung und -Anwendung.
• Bewertung und Analyse potenzieller ethischer Risiken und gesellschaftlicher Auswirkungen von KI-Systemen.
• Beratung von Entwicklungsteams bei der Gestaltung fairer und diskriminierungsfreier KI-Algorithmen.
• Schulung von Mitarbeitern zu Themen der KI-Ethik und verantwortungsvollen Technologiegestaltung.
• Überwachung von regulatorischen Entwicklungen und Standards im Bereich KI-Ethik.
• Durchführung von Audits und Bewertungen zur Sicherstellung der Einhaltung ethischer Prinzipien.
• Beitrag zur externen Kommunikation und Positionierung des Unternehmens im Bereich verantwortungsvolle KI.
• Zusammenarbeit mit externen Stakeholdern, Forschungseinrichtungen und Regulierungsbehörden.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Ethik, Philosophie, Rechtswissenschaften, Soziologie, Informatik mit Schwerpunkt KI-Ethik oder einem verwandten Feld.
• Mehrjährige Erfahrung in der Beratung zu ethischen Fragestellungen, idealerweise im Technologiebereich oder spezifisch im Bereich KI.
• Tiefes Verständnis der ethischen Herausforderungen und gesellschaftlichen Implikationen von KI.
• Kenntnisse der aktuellen KI-Technologien und ihrer Funktionsweise.
• Fähigkeit, komplexe ethische Argumente zu formulieren und zu kommunizieren.
• Erfahrung in der Moderation von Diskussionsrunden und der Entwicklung von Richtlinien.
• Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv mit verschiedenen Teams zusammenzuarbeiten.

• Entwicklung und Implementierung von KI-Ethik-Richtlinien und -Frameworks.
• Durchführung von Ethik-Audits und Risikoanalysen für KI-Systeme.
• Identifizierung und Mitigation von Bias und Fairness-Problemen in Algorithmen.
• Beratung von Entwicklungsteams bezüglich ethischer Aspekte der KI.
• Erstellung von Schulungsmaterialien und Durchführung von Awareness-Programmen.
• Recherche und Monitoring von relevanten ethischen und regulatorischen Entwicklungen.
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams (Data Science, Engineering, Recht, Produkt).
• Beitrag zur transparenten und nachvollziehbaren Gestaltung von KI-Entscheidungen.
• Förderung einer Kultur der Verantwortung und Ethik im KI-Bereich.

• Abgeschlossenes Studium in Ethik, Philosophie, Informatik mit Schwerpunkt KI, Recht oder verwandten Disziplinen.
• Fundierte Kenntnisse in KI und Machine Learning sowie deren ethischen Implikationen.
• Erfahrung in der Ethikbewertung von Technologien oder spezifisch von KI-Systemen.
• Starke analytische und kritische Denkfähigkeiten.
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Sachverhalte verständlich zu vermitteln.
• Kenntnisse der aktuellen rechtlichen und regulatorischen Entwicklungen im Bereich KI.
• Selbstständige und proaktive Arbeitsweise.
• Fließende Deutsch- und gute Englischkenntnisse.

Diese Mission setzen wir gemeinsam um

Wir bauen den Energieversorger der Zukunft und ermöglichen 24/7 grünen Strom für den Mittelstand.
Gemeinsam dekarbonisieren wir Deutschland – Kilowattstunde für Kilowattstunde.

Willkommen bei ECO2GROW

Mit unserer innovativen Vollversorgungslösung stehen wir im Zentrum dieser Transformation. Wir sind die Pioniere, die den Grünstrom-Bezug für mittelständische Unternehmen revolutionieren und die Energiewende vorantreiben.
Um das zu erreichen, bauen wir die neue Generation der Stromversorger auf Basis von intelligenten Systemen, die Unternehmen bei ihrer Energiebeschaffung sowie dem Energiemanagement unterstützen und Beschaffungsstrategien optimieren.

Wie du uns vervollständigst

Du bist ein Zahlenmagier und legst direkt Hand an unserem Herz und Hirn an. Du entwickelst unsere Machine Learning Algorithmen und Agentic AIs, die unsere internen Prozesse steuern. Mit deinem unvergleichlichen Auge fürs Detail und deiner Präzision ermöglichst du so die Energielieferverträge, die den deutschen Mittelstand mit unvergleichlich günstigem Grünstrom beliefern. Dein Gespür für die Zusammenhänge zwischen Daten, und die Fähigkeit, diese einfach und verständlich zu visualisieren, hilft unseren Kunden den Energiemarkt besser zu verstehen und klügere Entscheidungen zu treffen.

• Planung und Umsetzung neuer KI-Agenten und ML-Modelle.
• Analyse vielfältiger Datenströme von aktuellen Marktpreisen bis hin zu Wetterdaten und Kundenlastgängen.
• Training unserer KI-Agenten und ML Modelle um die bestmöglichen Ergebnisse für unsere Kunden zu generieren.
• Hyperparametertuning zur Verschärfung der Aussagefähigkeit unserer KI-Agenten und ML Modelle.
• Quality Assurance durch kontinuierliche Tests, Plausibilitätsanalysen und Leistungsmonitoring.
• Deployment der KI-Agenten und ML-Modelle in der Produktionsumgebung.

Das bringst du mit :

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science , Mathematik oder einem verwandten Bereich
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit ML-Frameworks und Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, etc.
• Erfahrung in der Arbeit mit Datenbanken und großen Datensätzen (SQL, NoSQL, Big Data).
• Erfahrung im Umgang mit Python
• Erfahrung mit CI/CD Tools (Docker, AWS/Hetzner und GIT Pipelines) von Vorteil.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.

Wer du bist :

• Verantwortung : Du brennst dafür, 100% Ownership zu übernehmen und bist bereit, einen Impact beim Aufbau von ECO2GROW zu leisten.
• Proaktivität: Du erreichst Ziele eigenständig, erarbeitest selbstständig innovative Lösungswege und stellst dich jeder Herausforderung.
• Innovationsgeist : Du teilst deine innovativen Ideen gerne mit deinem Team und liebst es, Dinge auch einfach mal auszuprobieren. #FearlessExplorer

• Impact : Jeder Erfolg den wir zusammen verbuchen wirkt sich nicht nur auf das Unternehmen sondern auch direkt auf die CO² Bilanz aus. Damit du auch direkt etwas davon spürst bieten wir für Top Talente auch attraktive VSOP Optionen an
• Wachstum : Du bist von Anfang an dabei. Forme die Entwicklung unserer KI-Agenten und ML Modelle von Grund auf. Als Teil unseres neuen AI-Teams hast du freie Entfaltungsmöglichkeiten um in Zukunft auch zu unserem Head of AI zu werden.
• Weiterbildung : Wir bieten dir die Möglichkeit dich und dein Skillset stets weiterzuentwickeln. Hierfür räumen wir Zeit für Weiterbildungen und Coachings ein, die wir für dich auch finanzieren.
• Flexibilität: Freie Wahl deines Arbeitsplatzes (innerhalb Europas), deines Arbeitsmodus und deiner Arbeitsmittel – wir schreiben dir nicht vor wie du zu arbeiten hast!

Lass uns gemeinsam die Energieversorgung der Zukunft bauen!

• Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle und Algorithmen, insbesondere im Bereich Deep Learning und Natural Language Processing (NLP).
• Entwurf und Durchführung von Experimenten zur Evaluierung und Optimierung von Modellperformanzen.
• Feature Engineering, Datenaufbereitung und -transformation für Training und Test von Modellen.
• Integration von ML-Modellen in produktive Systeme und APIs unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit und Effizienz.
• Zusammenarbeit mit Forschern und anderen Ingenieuren zur Überführung von Forschungsergebnissen in marktfähige Produkte oder interne Tools.
• Entwicklung von Frameworks und Pipelines für das Training, die Validierung und das Deployment von ML-Modellen.
• Analyse und Interpretation von Modellergebnissen sowie Aufbereitung für technische und nicht-technische Stakeholder.
• Mentoring von Junior-Entwicklern und Förderung des Wissensaustauschs im Team.
• Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Forschung im Bereich KI und Machine Learning und identifizieren Sie neue Anwendungsfälle.
• Beitrag zur Auswahl und Weiterentwicklung der technologischen Infrastruktur für ML-Projekte.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, KI, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen.
• Tiefgehende Kenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien und Cloud-Plattformen (z.B. AWS, GCP, Azure) ist von Vorteil.
• Starke mathematische und statistische Kenntnisse.
• Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen und kreative Ansätze zu entwickeln.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Konzepte klar zu vermitteln.
• Erfahrung in der Arbeit in agilen Teams und mit CI/CD-Praktiken.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

• Analyse komplexer Datensätze mithilfe von statistischen Methoden und Machine-Learning-Techniken.
• Entwicklung, Implementierung und Evaluierung von KI-Modellen (z.B. für maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing).
• Datenaufbereitung und Feature Engineering zur Optimierung der Modellperformance.
• Zusammenarbeit mit Senior Data Scientists und Softwareentwicklern bei der Integration von KI-Lösungen in bestehende Systeme.
• Erstellung von aussagekräftigen Visualisierungen und Berichten, um Erkenntnisse klar zu kommunizieren.
• Recherche zu aktuellen Trends und Technologien im Bereich Data Science und künstliche Intelligenz.
• Unterstützung bei der Validierung und dem Testing von KI-Anwendungen.
• Dokumentation von Prozessen, Modellen und Ergebnissen.

• Studium im Bereich Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Erste praktische Erfahrungen durch Projekte, Praktika oder Abschlussarbeiten im Bereich Data Science oder Machine Learning.
• Gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R und einschlägigen Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Grundlegendes Verständnis von statistischen Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens.
• Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen und Datenbanken (SQL, NoSQL).
• Starke analytische Fähigkeiten und eine systematische Denkweise.
• Hohe Lernbereitschaft und die Fähigkeit, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten.
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu erklären (Deutsch und Englisch).
• Ein eigener, gut ausgestatteter Arbeitsplatz im Homeoffice und eine stabile Internetverbindung.