975 Jobs für Ml Engineer in Österreich

• Entwicklung, Training und Validierung von Deep Learning Modellen
• Implementierung von Machine Learning Algorithmen mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch
• Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modelloptimierung
• Erforschung und Anwendung neuester Forschungsergebnisse im Bereich KI/ML
• Zusammenarbeit mit Produktmanagern zur Definition von KI-Anforderungen
• Entwicklung von skalierbaren ML-Pipelines und Deployments
• Dokumentation von Modellen, Code und Prozessen
• Monitoring und Verbesserung von performanten Modellen in Produktion
• Teilnahme an Tech-Talks und Konferenzen zur Wissensvermittlung

• Masterabschluss oder Promotion in Informatik, KI, Data Science oder einem verwandten Feld
• Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Deep Learning Modellen
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und relevanten ML-Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• Fundierte Kenntnisse in Deep Learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch)
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und ML-Tools
• Starkes Verständnis von Algorithmen, Datenstrukturen und Software-Engineering-Prinzipien
• Ausgeprägte analytische und Problemlösungsfähigkeiten
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse

• Entwicklung und Implementierung von Deep Learning Modellen für verschiedene Anwendungsfälle (z.B. Computer Vision, Natural Language Processing).
• Training, Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und Datenanalyse zur Modellentwicklung.
• Zusammenarbeit mit Forschern und Produktteams zur Integration von KI-Lösungen in Produkte.
• Recherche und Anwendung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse im Bereich KI und Machine Learning.
• Deployment von KI-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Monitoring und Wartung der eingesetzten Modelle.
• Entwicklung von Algorithmen und Pipelines für maschinelles Lernen.
• Aufbereitung und Präsentation von komplexen technischen Sachverhalten.
• Mitgestaltung der KI-Strategie des Unternehmens.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning Modellen, insbesondere im Deep Learning.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken (scikit-learn, pandas, numpy).
• Praktische Erfahrung mit Deep Learning Frameworks wie TensorFlow, Keras oder PyTorch.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) ist von Vorteil.
• Gute Kenntnisse in Datenvisualisierung und Datenbanken.
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
• Kommunikationsstärke und Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.
• Leidenschaft für künstliche Intelligenz und die Bereitschaft, sich kontinuierlich weiterzubilden.

• Konzeption und Entwicklung von Deep-Learning-Modellen für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung oder Vorhersagemodellierung.
• Verantwortung für den gesamten ML-Lebenszyklus von der Datenaufbereitung über das Training bis hin zur Bereitstellung und Überwachung.
• Führung und Mentoring eines Teams von KI/ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern.
• Identifizierung und Bewertung neuer Technologien und Algorithmen im Bereich künstliche Intelligenz.
• Entwicklung und Optimierung von Trainingspipelines und Deployment-Strategien für ML-Modelle.
• Zusammenarbeit mit Produktmanagement und anderen Engineering-Teams, um KI-Funktionalitäten in unsere Produkte zu integrieren.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung von KI/ML-Systemen in produktiven Umgebungen.
• Erforschung und Anwendung von Generative AI-Technologien.
• Experimentieren mit neuen Frameworks und Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Keras.
• Code-Reviews und Sicherstellung hoher Qualitätsstandards im Entwicklungsprozess.
• Erstellung technischer Dokumentationen und Präsentation von Forschungsergebnissen.
• Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Forschung im Bereich KI und Deep Learning.

• Entwicklung und Implementierung von Deep Learning Modellen für Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen.
• Optimierung und Skalierung bestehender KI-Algorithmen für den produktiven Einsatz.
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams (Data Scientists, Softwareentwickler, Produktmanager) zur Definition und Umsetzung von KI-Strategien.
• Durchführung von Forschungsarbeiten zur Identifizierung und Anwendung neuer KI-Technologien und Methoden.
• Bewertung der Leistung von KI-Modellen und Ableitung von Verbesserungspotenzialen.
• Mentoring von Junior-Entwicklern und Förderung des Wissensaustauschs im Team.
• Erstellung technischer Dokumentationen und Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, KI, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Mehrjährige Berufserfahrung als AI/ML Engineer mit nachweisbaren Erfolgen in Deep Learning Projekten.
• Fundierte Kenntnisse in Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras.
• Exzellente Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und MLOps-Praktiken ist von Vorteil.
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und Teamfähigkeit, fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.

• Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Deep Learning Modellen für verschiedene Anwendungsfälle (z.B. Computer Vision, NLP, Predictive Analytics).
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und Training von Machine Learning Modellen.
• Evaluierung und Optimierung der Modellperformance unter Berücksichtigung von Genauigkeit, Latenz und Skalierbarkeit.
• Entwicklung und Wartung von ML-Pipelines und MLOps-Workflows.
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern zur Integration von KI-Modellen in bestehende Produkte.
• Erforschung und Anwendung neuester Erkenntnisse aus dem Bereich KI und Machine Learning.
• Durchführung von A/B-Tests und Experimenten zur Validierung von Modellverbesserungen.
• Dokumentation von Modellen, Algorithmen und Prozessen.
• Mentoring von juniorigen Entwicklern im Bereich KI/ML.
• Präsentation von Ergebnissen und Konzepten für technische und nicht-technische Stakeholder.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als AI/ML Engineer, mit einem starken Fokus auf Deep Learning.
• Tiefgehende Kenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren ML-Services.
• Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop) sind von Vorteil.
• Starke analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Erfahrung mit agilen Entwicklungsmethoden (Scrum, Kanban).

• Eine spannende und herausfordernde Tätigkeit an der Spitze der KI-Entwicklung.
• Die Möglichkeit, an wegweisenden Projekten mitzuwirken und reale Auswirkungen zu erzielen.
• Ein hochmodernes Arbeitsumfeld am attraktiven Standort Bregenz .
• Ein attraktives Gehaltspaket und exzellente Entwicklungsmöglichkeiten.
• Ein innovatives und kollaboratives Arbeitsklima.

• Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine Learning Modellen und Algorithmen.
• Analyse und Verarbeitung großer Datensätze zur Extraktion relevanter Merkmale und Muster.
• Erstellung und Wartung von KI-Pipelines für Training, Validierung und Deployment von Modellen.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern, um KI-Lösungen in bestehende Produkte und Prozesse zu integrieren.
• Erforschung und Anwendung neuester Forschungsergebnisse im Bereich KI und Machine Learning.
• Entwicklung und Implementierung von Deep Learning Architekturen für spezifische Anwendungsfälle.
• A/B-Testing und kontinuierliche Verbesserung der Modellperformance.
• Monitoring von KI-Systemen und Sicherstellung ihrer Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.
• Dokumentation von Modellentwicklungen, Trainingsprozessen und API-Schnittstellen.
• Präsentation von Projektergebnissen und technischen Konzepten für verschiedene Stakeholder.
• Mitwirkung bei der Auswahl und Implementierung von Big Data Technologien.
• Experimentieren mit verschiedenen Frameworks und Tools (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Beratung bei der strategischen Ausrichtung von KI-Initiativen im Unternehmen.
• Entwicklung von Natural Language Processing (NLP) oder Computer Vision Modellen je nach Projektanforderung.
• Sicherstellung der Einhaltung von ethischen Richtlinien und Datenschutzbestimmungen im KI-Bereich.

• Abgeschlossenes Studium (Master/Promotion) in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen, idealerweise mit Schwerpunkt auf Deep Learning.
• Fundierte Kenntnisse in Python und relevanten ML/DL-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn).
• Erfahrung mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas und NumPy.
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI/ML-Diensten sind von Vorteil.
• Verständnis von Big Data Technologien (z.B. Spark, Hadoop) ist wünschenswert.
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Kreativität, Innovationsgeist und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte zu kommunizieren.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Teamfähigkeit und die Bereitschaft, in einem agilen Umfeld zu arbeiten.
• Publikationen oder Beiträge zu Open-Source-Projekten im Bereich KI sind ein Plus.

Location: Austria (Remote) | Team: Engineering

SluiceboxAI is building scalable, automation-driven sustainability intelligence for manufacturers. Our platform helps companies navigate compliance, reduce emissions, and drive transparency with automated Life Cycle Assessments (LCA). We’re a fast-moving startup where engineers play a central role in defining solutions, not just building features.

The Role

We’re looking for a strong ML/Data Engineer who can build and scale high-impact data and machine learning solutions. The ideal candidate is not just technical but has a product mindset, curiosity, and the ability to navigate ambiguity. This is an opportunity to own solutions end-to-end, work closely with product and customers, and help shape how we solve complex industry problems through data and AI.

What You’ll Do

• Build scalable data pipelines, ETL/ELT systems, and model deployment pipelines.

• Own the design, development, and optimization of ML workflows and databases.

• Work across the stack—primarily back-end and data engineering, with occasional front-end contributions when needed.

• Collaborate with product, engineering, and customers to deeply understand pain points and drive solution design.

• Implement automation, data validation, model evaluation, and continuous improvement systems.

• (Optional) Explore cutting-edge ML techniques for document parsing, carbon estimation, and system optimization.

Why Join Us?

• Be a builder. Work directly with leadership to define solutions, not just implement them.

• Own your work. Build impactful solutions that directly help customers and the planet.

• Move fast. Minimal red tape—you’ll see your impact quickly.

• Grow with us. Help shape our technical foundation and future as we scale.

If you thrive in startup environments, love solving hard problems, and want to help build something meaningful , we’d love to hear from you!

The position is remote, however candidates need to be based (or relocate to) in Austria.

We are accepting Candidates EU-Wide and are providing relocation support.