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  "job_description": "Projektarbeit (extern) Frankfurt am Main, Remote. Start März 2026. ++\n\nPython\n\nJIRA\n\nDevOps\n\nGIT\n\nJira\n\nCI/CD\n\nSCRUM\n\nScrum\n\nKanban\n\nSAFe\n\nSAFe\n\nAgile Methoden\n\nGit\n\ngit\n\nPytorch\n\nopencv\n\nComputer Vision\n\nOpenCV\n\nPyTorch\n\nTensorFlow\n\nPrompt Engineering\n\nObjekterkennung\n\nagile Methoden\n\nLarge Language Models (LLM)\n\nTensorflow\n\nAPI-Integration\n\nGenerative AI\n\nData Pipelines\n\nRetrieval Augmented Generation (RAG)\n\nMultisensordatensätze\n\nJunior Data Scientist (Python / Computer Vision / LLM / RAG) 95% remote ID02619\n\nFür ein Projekt im Daten- und KI-Umfeld suchen wir einen Junior Data Scientist (m/w/d) mit Erfahrung in Computer Vision, Generativer KI und datengetriebenen Analyseverfahren, um KI-basierte Anwendungsfälle zu entwickeln und prototypisch umzusetzen.\n\nProjektinformationen\nOrt: Frankfurt am Main / überwiegend Remote innerhalb Deutschlands\nStart: 23.03.2026\nLaufzeit: 23.03.2026 – 31.12.2026 + Option\nBranche: Mobilität / Infrastruktur\n\nFür dieses Projekt werden ausschließlich Mitarbeitende in einem festen Anstellungsverhältnis berücksichtigt.\n\nAufgaben\n• Entwicklung und Anpassung technischer Komponenten sowie Datenpipelines im KI- und Data-Science-Umfeld\n• Konzeption und Umsetzung von Prozessketten zur Anbindung von Large Language Models (LLM) und weiteren Generative-AI-Komponenten\n• Unterstützung bei der Entwicklung von Computer-Vision-Lösungen zur automatisierten Objekterkennung\n• Integration von APIs sowie Einbindung relevanter Datenquellen in Anwendungen\n• Aufnahme fachlicher Anforderungen und Übersetzung in technische Spezifikationen\n• Moderation und Unterstützung von Workshops mit Fachbereichen und technischen Teams\n• Iterative Entwicklung und Verbesserung von Prototypen auf Basis von Nutzerfeedback\n• Analyse und Optimierung von Retrieval-Augmented-Generation-Prozessen (RAG) sowie Prompting-Strategien\n\nMuss-Anforderungen\n• Projekterfahrung in der Umsetzung von Generative-AI-Use-Cases und Objekterkennungsprojekten\n• Erfahrung in der Kommunikation und Zusammenarbeit mit technischen Experten und Fachbereichen\n• Erfahrung im Training, Deployment und Betrieb von KI-Modellen für Objekterkennung\n• Kenntnisse in der Optimierung von RAG-Prozessen (z. B. Chunking-Strategien, Retrieval-Mechanismen, Prompting)\n• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit relevanten Computer-Vision-Bibliotheken (z. B. OpenCV, TensorFlow, PyTorch)\n• Erfahrung im Umgang mit Multisensordatensätzen für Objekterkennung im Infrastruktur- oder Mobilitätsumfeld\n\nSoll-Anforderungen\n• Gute Kenntnisse agiler Methoden (z. B. Scrum, SAFe)\n• Erfahrung mit der Implementierung von Objekterkennung und LLM in administrativen Prozessen im Infrastruktur- oder Mobilitätsumfeld\n• Erfahrung im agilen Arbeiten in DevOps-Strukturen mit Tools wie Jira, Git und CI/CD\n• Erfahrung in der Bewertung und Erprobung von KI-Use-Cases zur Prozessoptimierung\n\nTechnologien & Methoden\nPython, Computer Vision, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Generative AI, Large Language Models (LLM), Retrieval Augmented Generation (RAG), Prompt Engineering, Data Pipelines, DevOps, CI/CD, Jira, Git, Agile Methoden (Scrum / SAFe)\n\nDas Team von mund consulting freut sich auf Ihre Bewerbung mit CV & Stundensatz und unterstützt gerne im weiteren Prozess.\n\nHerzliche Grüße\nThomas Mund\npost@mund-consulting.de\n\nBearbeitet 04.03.26",
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