Sie sollten ein fundiertes Verständnis der grundlegenden Konzepte und Algorithmen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen besitzen und diese gezielt für spezifische Anwendungsfälle anwenden können. Zu Ihren Aufgaben gehört es, ML-Modelle zu entwerfen, zu trainieren, zu testen und in produktive Systeme zu integrieren. Dies umfasst die Fähigkeit, gängige Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Clustering oder Natural Language Processing (NLP) auszuwählen und anzuwenden. Sie sollten sicher mit ML-Frameworks und Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras oder Hugging Face umgehen können. Im Bereich AI wird von Ihnen erwartet, innovative Ansätze wie generative KI, Deep Learning und Reinforcement Learning zu nutzen, um komplexe Herausforderungen zu lösen. Sie sollten zudem KI-gestützte Tools und Plattformen wie Azure Machine Learning, AWS SageMaker oder Google Cloud AI sicher beherrschen, um skalierbare und effiziente Lösungen zu entwickeln. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Fähigkeit, die gesamte ML-Pipeline zu managen – von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis hin zur Evaluierung und Optimierung der Modelle. Darüber hinaus wird von Ihnen erwartet, die Ergebnisse der KI- und ML-Modelle verständlich zu visualisieren und sie in geschäftsrelevante Handlungsempfehlungen zu übersetzen.