Karriere

Evaluation und Entwicklung von KI-Modellen zur automatisierten Dokumentenklassifikation

Evaluation, Einsatz und Training von OCR-Lösungen zur Texterkennung und Bildanalyse

Umsetzung strukturierten Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten

Automatisierung von Sachbearbeitungsaufgaben

Fundierte Erfahrung im Machine Learning mit Fokus auf NLP oder CV, d.h. Erfahrung mit z.B. Bild- oder Textklassifikation, Named Entity Recognition (NER), Objekterkennung oder semantischer Dokumentenanalyse

Erfahrung in mindestens einem state-of-the-art ML-, NLP- oder CV-Framework wie z. B. scikit-learn, HF Transformers, PyTorch, TensorFlow, Chainer, SpaCy, YOLO

Erfahrung in der Analyse komplexer Datensätze und Umsetzung datengetriebener Lösungen in konkreten Anwendungsfällen

Fähigkeit, komplexe Anforderungen zu verstehen und in robuste, skalierbare Modelle zu übersetzen

Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere mit Fokus auf ML, Datenaufbereitung und Integration in real-world-applications (Must-have: Python; Von Vorteil: SQL, Java, C#, R; Erfahrung mit Containertechnologien (z. B. Docker, Kubernetes) oder Cloud-basierten ML-Produkten z. B. AWS SageMaker, Azure ML)

Teamgeist, Eigenverantwortung und Motivation, in einem wachsenden Unternehmen mitzugestalten

Optional: Erfahrung mit Daten aus dem Gesundheitswesen (z. B. ICD, Leistungsanträge, medizinische Berichte)

Praktische Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz / Machine Learning

Sehr gute Kenntnisse in Python

Erfahrung mit LLM-basierten Agentensystemen

Praktische Erfahrung mit LangChain & LangGraph (Chains, Agents, Tools, Memory, RAG)

Praktische Erfahrung mit fortgeschrittenen RAG-Architekturen (z.B. Graph RAG, Agentic RAG)

Erfahrung mit Vektordatenbanken (Qdrant von Vorteil)

Erfahrung in der Evaluation von Agenten- und RAG-Systemen (qualitativ und quantitativ)

Fundierte Kenntnisse in Prompt Engineering / Prompt Optimization

Sehr gutes Sprachverständnis Deutsch (für Analyse, Evaluation und Anwendung)

Analytisches Denken, strukturierte Arbeitsweise und hohe Eigeninitiative

Von Vorteil:

Erfahrung mit Self-Hosted / lokalen LLMs (z.B. Ollama)

Erfahrung mit Streamlit, Gradio oder ähnlichen Prototyping-Tools

Erfahrung in NLP