AI Engineer - Recommender System

Streaming & VOD

Projektbeschreibung

Entwicklung eines hybriden Empfehlungssystems für Filme und Serien, das sowohl filterbasierte Methoden als auch moderne RAG-Ansätze kombiniert, um Nutzer*innen besonders passende Inhalte vorzuschlagen.

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden

•Erhöhung von Engagement und Nutzungsdauer

•Stärkung der Kundenbindung

•Wettbewerbsvorteil durch intelligentes Nutzererlebnis

•Datenbasierte Insights für Content-Entscheidung

Inhaltliche Tätigkeit

•Analyse der Anforderungen und Auswahl der geeigneten hybriden Architektur zur Kombination von filterbasierten und RAG-gestützten Empfehlungskompenten basierend auf natürlicher Spracheingabe

•Umsetzung klassischer kollaborativer und inhaltsbasierter Filter

•Nutzung von Agentic Frameworks zur semantischen Repräsentation von Film- und Serieninhalten, Aufbau eines RAG-Workflows zur Kontext-gestützten Empfehlung

•Entwicklung relevanter Features aus Metadaten, Textinhalten und Nutzerverhalten zur Verbesserung der Empfehlungsgenauigkeit

•Aufbau von Evaluierungsmetriken und kontinuierliche Optimierung der Modellperformance

•Mitwirkung bei der Konzeption und Implementierung automatisierter Build-, Test- und Deployment-Prozesse zur sicheren Bereitstellung des Systems in produktiven Umgebungen

•Regelmäßiger Austausch mit Produkt- und Fachbereichen zur Priorisierung von Anforderungen und zur Präsentation von Prototypen

FS Engineer - Prozessautomatisierung

Senior Data Scientist

Projektbeschreibung

Implementierung einer webbasierten Lösung zur effizienten Durchführung und Auswertung von Qualitätsaudits für eine große Unternehmensgruppe mit zahlreichen bundesweiten Standorten, ergänzt durch ein automatisiertes OCR-Modul zur strukturierten Erfassung von Textdokumenten.

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden

•Standardisierte Berichterstellung und Steuerung von Auditprozessen zur Qualitätssicherung

•Höhere Datenqualität dank automatisierter OCR-Auswertung

•Webbasierte Lösung für große verteilte Nutzergruppe

Inhaltliche Tätigkeit

•Aufnahme der bestehenden Audit-Prozesse, Definition der Zielarchitektur und Umfang der Funktionalitäten für die Webapp

•Auswahl und Kombination der passenden Technologien, um eine performante und wartbare Lösung umzusetzen

•Entwicklung von Backend- und Frontend-Komponenten zur digitalen Erstellung, Verteilung und Auswertung von Audits

•Implementierung einer OCR-Pipeline zum automatisierten Einlesen, Parsen und Strukturieren von Textdokumenten

•Technische Verantwortung der App-Entwicklung inklusive KI-Komponenten

•Kontinuierlicher Austausch mit Fachbereichen des Kunden, Präsentation von Prototypen und Meilensteinen, Feedback-Inkorporation

Projektleitung & Data Scientist

Versicherungsbranche

Projektbeschreibung

Entwicklung eines KI-gestützten Workflows zur Erzeugung hochwertiger 3D-Modelle aus Smartphone-Aufnahmen. Die Lösung ermöglicht die digitale Erfassung physischer Objekte ohne teure Spezial-Hardware und eröffnet neue Anwendungsfelder, z. B. automatisierte Begutachtung, digitale Archivierung oder immersive Visualisierungen.

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden

•3D-Modellerstellung ohne zusätzliche Hardware

•Breite Einsatzmöglichkeiten (z.B. visuelle Analysen, AR/VR, digitale Dienste)

•Basis für innovative digitale Produkte

Inhaltliche Tätigkeit

•Übernahme der Gesamtverantwortung für den Projektbeitrag inklusive strategischer Planung und Ergebnissteuerung

•Bewertung moderner 3D-Rekonstruktionsverfahren und Durchführung technologischer Studien zu State-of-the-Art-Methoden

•Definition relevanter Anwendungsfälle und technischer Anforderungen entlang der Projektziele

•Durchführung von Workshops mit Industriepartnern zur gemeinsamen Erarbeitung möglicher Anwendungsfälle und Business-Impacts in der Versicherungsbranche

•Technische Abstimmung und Koordination mit interdisziplinären Projektpartnern

•Kommunikation mit Fördergebern, inklusive Berichtswesen und Präsentation von Zwischenergebnissen

•Stakeholder-Management und Moderation fachlicher Abstimmungen und Entscheidungen

•Förderung von Wissenstransfer und methodische Kompetenz innerhalb des Projektteams

AI Engineer - Voicebots & GenAI

Versicherungsbranche

Projektbeschreibung

Entwicklung eines Conversational AI-Systems auf Basis von Large Language Models (LLMs) zur Verbesserung der Kundeninteraktion und zur Automatisierung der Support-Kommunikation.

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden

•Interaktive und kontextbezogene Antworten auf Kundenanfragen

•Hohe Kundenzufriedenheit und dadurch enge Kundenbindung

•Reduzierung der Belastung für Support-Teams

•Anpassbarkeit an unterschiedliche Domänen und Kundenanforderungen

Inhaltliche Tätigkeit

•Auswahl und Implementierung geeigneter LLM-Modelle zur Abbildung natürlicher Sprache

•Aufbau und Integration von Retrieval-Augmented Generation für domänenspezifisches Wissen

•Entwicklung von Conversational Flows und Prompt-Engineering zur Optimierung der Interaktion

•Implementierung von Kontextvalidierung über JavaScript

•Monitoring und Evaluation der Interaktionsergebnisse über Tools wie LLM-as-a-Judge und automatisierter Tests zur kontinuierlichen Verbesserung des Voicebots

•Beaufsichtigung des Entwicklerteams, Koordination technischer Aufgaben, Priorisierung von Backlogs und Sicherstellung von Sprintzielen in enger Abstimmung mit dem Projektmanagement

•Erstellung technischer Dokumentationen, darunter Architekturdiagramme, Coding-Guidelines, Deployment-Anleitungen und Maintenance-Guides zur Sicherstellung langfristiger Wartbbarkeit

•Auswertung von KPIs und Nutzungsdaten, Ableitung von Optimierungsmaßnahmen und kontextbasierte Verbesserungen der Dialoglogik

Data Scientist - Bildverarbeitung

Versicherungsbranche

Projektbeschreibung

Entwicklung und Optimierung eines KI-gestützten Systems zur automatisierten Analyse und Klassifikation von Schadenbildern im KFZ-Bereich, das manuelle Inspektionsprozesse in der Schadenbearbeitung erheblich beschleunigt (von mehreren Wochen auf wenige Sekunden).

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden

•Reduktion manueller Prüfschritte und schnellere Durchlaufzeiten in der Schadenbearbeitung

•Verarbeitung großer Bildmengen (>200k pro Tag) ohne zusätzliche personelle Ressourcen

•Konsistente, reproduzierbare und erklärbare Schadenklassifikation

Inhaltliche Tätigkeit

•Entwurf und Entwicklung von KI-Modellen innerhalb einer E2E-Computer Vision-Pipeline zur automatisierten Erkennung und Klassifikation von Schäden

•Auswahl geeigneter Modelling-Ansätze (CNN-Architekturen, Ensemble-Methoden)

•Analyse von Bilddaten und Identifikation relevanter Merkmale für die Modellierung

•Modelltraining, Hyperparameter-Optimierung und Validierung über diverse Bilddatensätze

•Integration von Modellen in Produktionspipelines zur kontinuierlichen Auswertung eingehender Bilder

•Implementierung von Out-of-Distribution-Erkennung zur Separation unbekannter Daten

•Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Qualitätssicherung und Modellverbesserung

•Präsentation technischer Ergebnisse gegenüber nicht-technischen Entscheidungsträgern

Scientist - Signalverarbeitung & ML

Projektbeschreibung

Langfristige Forschung zur Entwicklung und Anwendung statistischer Verfahren / Machine Learning-Methoden zur automatisierten Analyse hochdimensionaler Messdaten. Ziel war die Entwicklung robuster mathematischer Analyseverfahren für komplexe Sensordaten.

Mehrwert für Partner & Wissenschaft

•Entwicklung fortschrittlicher Analyse- und KI-Methoden

•Effizienzsteigerung durch selbstüberwachte Lernmethoden bei sensorbasierten Daten

•Ausbau wissenschaftlicher Netzwerke durch Publikationen und internationale Forschungskollaborationen

Inhaltliche Tätigkeit

•Entwicklung und Anwendung statistischer Verfahren zur Analyse komplexer Mess- und Sensordaten

•Konzeption, Implementierung und Validierung numerischer Optimierungs- und Machine-Learning-Algorithmen

•Erforschung selbstüberwachter Lernverfahren für die Auswertung hochdimensionaler Sensordaten

•Analyse der Leistungsfähigkeit neuer Lernmethoden hinsichtlich Robustheit, Generalisierung und Datenbedarf

•Präsentation von Ergebnissen auf internationalen Konferenzen und Mitarbeit in wissenschaftlichen Netzwerken

•Organisation, Koordination und Mitwirkung an wissenschaftlichen Veranstaltungen

•Betreuung von Studierenden, einschließlich Anleitung zu datenwissenschaftlichen Themen und Unterstützung bei Abschlussarbeiten

Senior AI Data Scientist

Profilanlagen

Skills

Erfahrung

Sprachen

Projekthistorie

AI Engineer - Recommender System

FS Engineer - Prozessautomatisierung

Projektleitung & Data Scientist

AI Engineer - Voicebots & GenAI

Data Scientist - Bildverarbeitung

Scientist - Signalverarbeitung & ML

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