20 beste Stellen als model python in wien – aktuell auf Personalsuche

Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)
Qualysoft GmbH —Wien, W
- Master
(Junior) Consultant für AI & Agentic Solutions im SAP-Umfeld
KPMG Austria GmbH Wirtschaftsprüfungs- und Steuerberatungsgesellschaft —Wien, W
- Vollzeit
- Master
Software Developer (m/w)
Informance GmbH —Wien, W
- Teilzeit
Student Job (f/m/x) - Enterprise Architecture (20 h/week)
Raiffeisen Bank International AG —Wien, W
- Teilzeit
Technical Data Science & AI Consultant (w/m/d)
Bundesrechenzentrum GmbH —Wien, W
- Vollzeit
- Master
Master Thesis "Material Aware Inline 3D Imaging"
Austrian Institute of Technology —Wien, W
- Master
Master Thesis “Characterizing features of Driving Dynamics on a Motorcycle Probe Vehicle”
Austrian Institute of Technology —Wien, W
- Master
Risk Intelligence Manager (f/m/x)
Raiffeisen Bank International AG —Wien, W
- Master
(Senior) Data Scientist - NLP Expert (m/w/d)
the tean GmbH & Co KG —Wien, W
- Vollzeit
- Homeoffice
- Master
Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)
Qualysoft —Wien, W
- Master
Direkt bewerben
ML & LLM Ops Spezialist:in
VIENNA INSURANCE GROUP AG Wiener Versicherung Gruppe —Wien, W
- Vollzeit
- Master
10 Tage
Senior Full-Stack Power Platform & Copilot Studio Engineer (w/m/x)
Avanade —Wien, W
- Master
Senior AI Engineer (f/m/d)
Siemens —Wien, W
- Vollzeit
- Master
1 Tag
Senior AI/ML Engineer (f/m/x) - Advanced Analytics & AI Tribe, RBI Group
Raiffeisen Bank International —Wien, W
- Teilzeit
- Master
BACKEND SOFTWARE ENGINEER (all genders)
Sipwise GmbH —Wien, W
- Vollzeit
Direkt bewerben
Student Job (f/m/x) - Enterprise Architecture (20 h/week)
Raiffeisen Bank International —Wien, W
- Teilzeit
Research Assistant »Arbeitsgestaltung und Digitalisierung« | Schwerpunkt: »Digitalisierung und Künstliche Intelligenz« (w/m/d) Wien
Fraunhofer Austria Research —Wien 4. Bezirk (Wieden), W
- Vollzeit
Azure AI / ML Engineer (m/w/d)
Qualysoft GmbH —Wien, W
- Master
Software Engineer, Data Infrastructure & Acquisition - Vienna, Austria
Speechify —Wien, W
- Homeoffice
- Doktorat
- Master
- Bachelor
7 Tage
Data Specialist - Reporting, KI & Lab Systems
Mavie Work GmbH —Wien, W
- Vollzeit
- Master
2 Std.

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Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)

Qualysoft GmbH
Wien, W

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Details zur Stelle

Qualifikationen

Master

Vollständige Stellenbeschreibung

Für ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer (m/w/d) gesucht.

Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarer Machine-Learning- und LLM-Lösungen auf Azure Databricks von der Datenaufbereitung über Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.

Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering, ML/LLM-Workloads, MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Ökosystem.

€520 - €560 a day

Rahmenbedingungen

Start: März/April 2026

Laufzeit: 3 Jahre (optional verlängerbar bis max. 5 Jahre)

Auslastung: 100 %

Arbeitsmodell: Hybrid – ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote

Projektsprache: Deutsch und Englisch

Aufgaben:

Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gängiger ML-Frameworks

Entwicklung und Betrieb von Big-Data-Pipelines mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL

Durchführung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mit Databricks MLflow

Entwicklung und Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)

End-to-End-Integration der Lösungen in das Microsoft-Ökosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)

Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps- und CI/CD-Pipelines für automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie Agents

Durchführung von Modell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und Updateprozessen

Einsatz von AutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und Experimenten

Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Lösungen

Fachliche Anforderungen:

Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks

Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn

Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL

Kompetenz in Feature Engineering sowie Modell-Deployment mit managed Databricks MLflow

Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks

Erfahrung mit End-to-End-Integrationen im Microsoft-Ökosystem

Erfahrung im Aufbau von MLOps- und CI/CD-Pipelines für ML- und LLM-Modelle sowie agentische Workflows

Erfahrung im Modell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender Wartungsstrategien

Praktische Erfahrung im Einsatz von AutoML-Tools

Vorhandensein einer eigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards für Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)

PLUS:

Erfahrung mit Data- und KI-Governance

Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentischer Ansätze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-Ressourcen

Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering über Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)

Branchenkenntnisse in der Energieindustrie

Strukturierte und analytische Arbeitsweise

Hohes Qualitätsbewusstsein und Verantwortungsbereitschaft

Sehr gute Kommunikationsfähigkeit gegenüber technischen und fachlichen Stakeholdern

Teamfähigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe

Interessiert?

Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf, Ihre Verfügbarkeit sowie Ihre Stundensatzvorstellung.

Wir freuen uns auf Ihre Rückmeldung.

Kontaktaufnahme gerne über Freelancermap, per E-Mail oder über LinkedIn.

Vielen Dank für Ihr Interesse!

We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.

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Software Engineer, Data Infrastructure & Acquisition - Vienna, Austria

Data Specialist - Reporting, KI & Lab Systems

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