Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Staff AI/ML Engineer (all)

principalofficeBerlin, DE →2 tydz. temu
Stack
machine learningmlgenaiaiartificial intelligencellm
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
Who we are looking for We’re looking for a Staff AI/ML Engineer to take technical ownership of our AI/ML work end-to-end. You’ll work on complex AI/ML problems, lead projects from idea to implementation, and help shape how we build and scale AI across the company. You’ll bring hands-on experience building and leading projects end-to-end, along with the ability to go deep into technical decisions, edge cases, and trade-offs. Your mission Solve complex problems using the right AI/ML approach , from classic ML to GenAI and LLMs, depending on the problem. Design AI/ML systems and architecture , including greenfield projects. Evaluate, monitor, and maintain AI/ML pipelines in production — not only build AI/ML solutions, but also assess their performance and keep them reliable over time. Audit our current AI setup and help define the AI strategy and roadmap. Lead cross-functional AI initiatives and drive them from idea to implementation. Challenge existing technical decisions constructively and stay focused on the product and the result. Your background Proven experience leading AI/ML projects end-to-end in a startup/product environment. Strong AI/ML and Data Science expertise , including classic ML and GenAI , with a solid software engineering foundation and hands-on experience building AI/ML solutions. Understanding of data and ML infrastructure , including data quality, feature/data pipelines, model serving, observability, deployment, and lifecycle management . Strong
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs