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Ab und zu bist du vor Ort, den Rest der Zeit arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.\nAufgaben\nProduktive Daten- und ML-Pipelines entwickeln\nDatenaufbereitung und Modelltraining automatisieren\nModel Serving aufbauen und betreiben, inklusive Monitoring und Alerting\nML-Modelle in Fachanwendungen integrieren\nML-Modelle überwachen, Model Drift erkennen\nTechnologischen Stack und DevOps-/MLOps-Prozesse weiterentwickeln\nQualifikation\nDas musst du mitbringen\nDie folgenden sechs Punkte sind harte Voraussetzungen, jeder muss nachweisbar sein. Wenn einer davon fehlt, können wir dich leider nicht ins Rennen schicken. 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