Ein Versicherungsunternehmen in Nürnberg sucht einen Senior Faktor 10 Entwickler mit Expertise in IPS und IPM. Das Projekt umfasst die Entwicklung und Optimierung von Softwarelösungen im Versicherungsbereich, mit Fokus auf hohe Performance und Zuverlässigkeit. Die Rolle erfordert fundierte Kenntnisse in Faktor 10 und dessen Anwendungen im Versicherungssektor. Hauptaufgaben: - Entwicklung und Optimierung von Anwendungen mit Faktor 10, insbesondere in den Bereichen IPS und IPM. - Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um eine nahtlose Integration und Funktionalität sicherzustellen. - Analyse und Behebung komplexer technischer Probleme. - Technische Anleitung und Mentoring von Junior-Entwicklern. - Sicherstellung der Einhaltung von Branchenstandards und Best Practices.

Deine Aufgaben: - Entwicklung von Schaltungen für Scheinwerfer- und Heckleuchtensysteme - Entwicklung von Leiterplattenlayouts / PCB Design in Altium oder Eagle - Entwicklung von Steuergeräte mit Ein- und Aus­gän­gen so­wie allen gängigen Schnitt­stellen im Automobilbereich (CAN, LIN, …) - Entwicklung von Embedded Software in C/C++ für unterschiedliche Mikrocontrollerfamilien (z.B. STM, AVR, …) - Entwicklung von Prototyp-Steuergeräten und Testboxen z.B. für Show Cars

Für ein AI-Labor suchen wir einen Ruby-Entwickler, um ein AI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst AI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die Teilzeit arbeiten möchten (mindestens wenige Stunden pro Woche), als auch an diejenigen, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Prompt-Bewertung und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply Managern in komplexen oder experimentellen Projekten

Für ein KI-Labor suchen wir Physiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkprozesse zu meistern. Wenn Sie der Plattform als Physiker beitreten, haben Sie die Gelegenheit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Ihre Aufgaben typischerweise sein: - Entwicklung origineller rechnerischer Physikaufgaben, die reale Forschungsabläufe simulieren. - Erstellung von Aufgaben, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechnerisch aufwendig sind und sich nicht in vertretbarer Zeit manuell lösen lassen (Tage/Wochen). - Entwicklung von Aufgaben, die nicht-triviale Denkketten erfordern. - Anlehnung der Aufgaben an reale Forschungsherausforderungen oder praktische Anwendungen aus der physikalischen Praxis. - Überprüfung der Lösungen mit Python und Standardbibliotheken. - Klare Dokumentation der Aufgabenstellung und Bereitstellung verifizierter korrekter Antworten.

Deine Aufgaben: - Du entwickelst Teststrategien und Testpläne zur Absicherung von automobilen Steuergeräten. - Du koordinierst Software- / Systemtests und unterstützt bei der Durchführung. - Du definierst, implementierst und überwachst Testprozessen und -standards. - Du identifizierst Risiken und setzt Maßnahmen zur Verringerung der Risiken um. - Du stimmst dich eng mit Kunden, Zulieferern, sowie den globalen FEV Fachabteilungen ab. - Du berichtest den Teststatus an die Projektleitung und gibst basierend darauf Freigabe-Empfehlungen ab.

- Produkt- und Web-Entwicklung im datengetriebenen Bereich - Mitgestaltung der Softwarearchitektur für neue Datenprodukte - Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams (u.a. mit Data Scientists und Business Developern)

- Du entwickelst moderne, performante Web-Frontends mit React, TypeScript, HTML und CSS - Du setzt responsive Designs unter Berücksichtigung von Accessibility und Performance um - Du planst und führst Unit- und Integrationstests (zum Beispiel mit Playwright) durch - Fehlerbehebung in Entwicklungs-, Test- oder Live-Umgebung

Ein Unternehmen sucht eine/n erfahrene/n Java IT-Architekt/in für ein Projekt in einer Rentenbank mit einer Laufzeit von fünf Monaten. Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Optimierung der IT-Architektur operativer und dispositiver Systeme sowie die Analyse und Umsetzung fachlicher Anforderungen auf die IT-Architektur der Bank. - Entwicklung der IT-Architektur operativer und dispositiver Systeme. - Durchführung von Auswirkungsanalysen fachlicher Anforderungen auf die IT-Architektur. - Beobachtung und Analyse von Änderungen im Portfolio und Aufbereitung für Management-Entscheidungen. - Erstellung von IT-Konzepten und Durchführung von Migrationsaufgaben. - Nutzung und Evaluation von AI-Plugins zur Unterstützung der Softwareentwicklung. - Sicherstellung von Sicherheitsaspekten in der Softwareentwicklung (Secure Coding, Authentifizierung, Verschlüsselung). - Dokumentation der Architektur und Schnittstellen.

Ein AI Lab sucht einen AI-Trainer für Vibe Coding. In dieser Rolle geht es darum, in verschiedenen Bereichen genaue, fundierte Ergebnisse zu liefern und dabei Automatisierung und KI-Tools zu nutzen. Die Position erfordert Expertise im Programmieren und Optimieren von Python-Skripten, im Umgang mit großen Datensätzen, in der Verbesserung KI-generierter Inhalte sowie im Formatieren und der Fehlersuche in technischen Workflows. Dies ist eine remote Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Schlüsselverantwortlichkeiten: - Führe fortgeschrittene Webrecherche und Datenanalyse durch, nutze mehrere Tools, um Informationen aus offiziellen Quellen zu finden und zu extrahieren. Verwende LLMs und fortgeschrittene Prompts, um Suchstrategien zu verfeinern und die Daten durch Abgleich mit vertrauenswürdigen Quellen zu validieren. - Führe Web-Scraping und Datenerfassung durch, indem du komplexe Webseitenstrukturen und mehrstufige Seiten (Regionen → Unternehmen → Detailseiten) navigierst. Verarbeite dynamische Inhalte, Archivseiten und verschiedene HTML-Formate und organisiere die extrahierten Daten in sauberen, gut formatierten CSV-Dateien. - Schreibe und optimiere Python-Skripte für Datenverarbeitung und Analyse mit Bibliotheken wie pandas, BeautifulSoup, Selenium und matplotlib. Wandle Rohdaten in strukturierte Formate (CSV, JSON, Tabellen) um und erstelle bei Bedarf Visualisierungen. - Führe Datenverarbeitung und Qualitätssicherung durch: bereinige, validiere und strukturiere Datensätze. Sorge für Datenintegrität über mehrere Quellen hinweg, wende Formatvorgaben an und führe Prüfungen durch, um eine hohe Ausgabequalität zu gewährleisten. - Nutze ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und Organisationsvermögen, um komplexe Workflows zu zerlegen, technische Probleme eigenständig zu lösen und rasch zwischen verschiedenen Bereichen und Aufgabentypen zu wechseln – mit minimaler Betreuung. - Erstelle klare Dokumentationen und hochwertige Ergebnisse, die exakt den Vorgaben für Dateiformate, Benennungskonventionen und Datenstruktur entsprechen. Pflege reproduzierbare Workflows und gut organisierten Code.

Für ein KI-Labor suchen wir einen Maschinenbauingenieur mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu behandeln und komplexe Denkfähigkeiten zu erreichen. Wenn Sie beitreten, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Content-Erstellung & Verfeinerung: Erstellen und überarbeiten von Inhalten, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Themenbereichen des Maschinenbaus sicherzustellen, und dabei Referenzen und Beispielsaufgaben entwickeln. - Expertengewinnung: Bewerten der Qualifikationstests von Experten und Gewährleistung ihrer Kompetenz. - Chat-Moderation: Unterstützung bei projektbezogenen Fragen anderer Experten in Discord-Chats, insbesondere zu Projektleitlinien. - Arbeitsprüfung: Überprüfen und Bewerten von Aufgaben, die von anderen Experten erledigt wurden, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitlinien entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachliche Informationen verifizieren und Inhalte bei Bedarf bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Für das Ersetzen der bislang durch Drittanbieter-CMPs durchgeführten Darstellung von ConsentLayern im Web für unsere internationalen Marken sollen diese Layer neu implementiert werden, um diesen im Haus weiter betreiben und ausspielen zu können. Hierzu sind fundierte Kenntnisse in Typescript, Vue.js und klassischen Web-Darstellungstechniken (HTML und CSS) erforderlich. Ziel ist die Lieferung von ausführbarem Code, der alle Requirements umsetzt und automatisierte Tests enthält, die die korrekte Funktion nachweisen. Was genau ist der Beauftragungsumfang: Der Leistungsschwerpunkt besteht in der Erarbeitung von Elementen zur Entscheidungsvorlage des Vorgehens und in der Umsetzung von Maßnahmen entlang des daraus gestalteten Projektverlaufs. Dies beinhaltet konkret die folgenden Leistungspakete: - Implementierung von Code - Implementierung von ausführbaren Tests, die zur Abgabe erfolgreich sein müssen, Testabdeckung >= 80% - Erstellung von Dokumentation zum Code - Erstellung markenspezifischer cmp-config-Dateien. - Erstellung eines Projekts (einschließlich Anforderungen an die Vermögensverwaltung) als Kopie der Consent-Management-Plattform. - Entfernung von netID-Referenzen. - Erstellung markenspezifischer Einstellungen und Dateien für benutzerdefinierte Zwecke/Anbieter. - Hinzufügen neuer markenspezifische CSS-Themes (Variablenwerte, Logos usw.). - Einbeziehung der erforderlichen offiziellen IAB-GVL-Übersetzungen (ES, FR) in die wöchentliche Synchronisierung mit GVL - Implementierung von I18n und Vorbereitung markenspezifischer Datenquellen - Implementierung von PMC2.0-Backend-Nutzungsmodulen - Implementierung der Playout-Logik - Implementierung des Layer-Initialisierungsprozesses (mode=default und mode=resurface) - CDN-Upload- und Freigabeprozess - Projektdokumentation Projektumsetzung: - das gewünschte Ergebnis soll in Typescript und Vue.js verfasst sein, Build per Vite, Tests per Vitest.

Für ein KI-Labor suchen wir Experten für Machine Learning, die ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) trainieren. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn Sie dazukommen, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Originelle rechnerische STEM-Aufgaben entwerfen, die reale wissenschaftliche Arbeitsabläufe simulieren - Aufgaben erstellen, die eine Lösung per Python-Programmierung erfordern - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechenintensiv sind und sich nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) lösen lassen - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Schlussfolgerungsketten und kreative Lösungsansätze erfordern - Lösungen mithilfe von Python mit Standardbibliotheken (numpy, pandas, scipy, sklearn) überprüfen - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen

Für ein AI-Lab suchen wir einen Java-Entwickler, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Consultant wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die sich in Teilzeit (mindestens ein paar Stunden pro Woche) einbringen wollen, als auch an alle, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Codegenerierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluierung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Codeausführung in isolierten Umgebungen - Arbeiten mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Einhalten projektspezifischer Kriterien und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Generative KI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu lösen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, umfasst Ihre Tätigkeit üblicherweise: - Inhaltserstellung & Verfeinerung: Erstellen und Überarbeiten von Inhalten, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Themen der Physik sicherzustellen und gleichzeitig Referenzen sowie Aufgabenbeispiele zu entwickeln. - Expertenprüfung: Beurteilen der Qualifikationstests von Experten, um deren Kompetenz zu gewährleisten. - Chatmoderation: Unterstützung durch Beantwortung projektbezogener Fragen anderer Experten in Discord-Chats, insbesondere zu den Projektleitlinien. - Überprüfung der Arbeit: Prüfen und Bewerten der von anderen Experten erledigten Aufgaben, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitlinien entsprechen. Geben Sie konstruktives Feedback, überprüfen Sie fachliche Informationen und bearbeiten Sie Inhalte bei Bedarf, um die Qualität zu verbessern.

Für ein KI-Labor suchen wir Mathematiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Als Berater können Sie eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen und das Modell in Ihrem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle eignet sich sowohl für Experten, die eine Teilzeittätigkeit (mindestens einige Stunden pro Woche) suchen, als auch für Interessierte an einer Vollzeitanstellung. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Originale rechnerische Mathematikaufgaben entwerfen, die reale mathematische Forschungsabläufe simulieren. - Aufgaben erstellen, die mithilfe von Python (numpy, scipy, sympy) gelöst werden müssen. - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechenintensiv sind und manuell nicht innerhalb eines angemessenen Zeitraums (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Aufgaben entwickeln, die nicht triviale Schlussfolgerungsketten in Bereichen wie Zahlentheorie, Kombinatorik, Graphentheorie und numerischer Analyse erfordern. - Probleme auf echten Forschungsherausforderungen oder praktischen Anwendungen aus der Mathematikpraxis basieren. - Lösungen mit Python und Standard-Mathematikbibliotheken verifizieren. - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Lösungen bereitstellen. Unterstützung in: - Zahlentheorie: Primfaktorzerlegung, diophantische Gleichungen, modulare Arithmetik, kryptografische Berechnungen. - Kombinatorik: Aufzählungen, Partitionen, Erzeugende Funktionen, kombinatorische Optimierung. - Graphentheorie: Netzwerkanalyse, Pfadsuche, Graphfärbung, aufspannende Bäume. - Numerische Analyse: Wurzelbestimmung, numerische Integration, Differentialgleichungen, Matrixberechnungen. - Diskrete Mathematik: Rekursionsbeziehungen, algorithmische Komplexität, diskrete Optimierung. - Algebra: Polynom-Berechnungen, Gruppen-Theorie-Berechnungen, Matrixzerlegungen.

Bei unserem Kunden stehen Veränderungen im Betriebssupport und damit verbundene Arbeiten im Cloud Native Umfeld auf der Agenda. - Entwicklung der Delivery Pipeline - Entwicklung Applications Katalog für ODC - Entwicklung der ITSM/CMDB Anbindung

Wir suchen jemanden, der realistische und strukturierte Evaluierungsszenarien für auf LLM basierende Agenten entwerfen kann. Du erstellst Testfälle, die menschliche Aufgaben simulieren, und definierst eine Gold-Standard-Verhaltensweise, mit der Agentenaktionen verglichen werden. Du sorgst dafür, dass jedes Szenario klar definiert, gut bewertet und einfach auszuführen sowie wiederzuverwenden ist. Du brauchst einen scharfen analytischen Verstand, Aufmerksamkeit fürs Detail und Interesse daran, wie KI-Agenten Entscheidungen treffen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, umfasst deine Arbeit typischerweise: - Strukturierte Testszenarien basierend auf realen Aufgaben entwerfen - Den goldenen Pfad und akzeptables Agentenverhalten festlegen - Arbeitsschritte, erwartete Ausgaben und Randfälle annotieren - Mit Entwicklern zusammenarbeiten, um deine Szenarien zu testen und zu verbessern - Agentenausgaben überprüfen und Tests entsprechend anpassen

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, übernimmst du typischerweise: - Content-Erstellung & -Verfeinerung: Erstellen und Überarbeiten von Inhalten, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Themenbereichen der Physik sicherzustellen, außerdem Erarbeitung von Referenzen und Beispielaufgaben. - Expertengewinnung: Bewertung der Qualifikationstests von Experten, um ihre Kompetenz zu sichern. - Chat-Moderation: Unterstützung durch Beantwortung projektbezogener Fragen anderer Experten in Discord-Chats, insbesondere zu Projektleitlinien. - Arbeit prüfen: Überprüfung und Bewertung von Aufgaben anderer Experten, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitlinien entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachliche Informationen verifizieren und bei Bedarf Inhalte bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Ein Unternehmen sucht einen TEC DevOps Engineer, um die Entwicklung und Implementierung der Plattform "Kernel" zu unterstützen. Kernel ist eine zentrale Plattform, die die digitale Transformation vorantreibt, indem sie Daten und APIs standardisiert, nahtlose Integration ermöglicht und die Effizienz steigert. Ziel ist es, die Entwicklung zu vereinfachen und eine einheitliche Integration in das digitale Ökosystem zu gewährleisten. Die Rolle umfasst die Beratung und Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Backend- und Frontend-Technologien, API-Management, Sicherheitskonzepten sowie Cloud- und Infrastrukturmanagement. Die Plattform basiert auf modernen Technologien wie Java, Python, Spring Boot, Angular, Kubernetes und Azure Cloud. - Beratung bei der Entwicklung und Implementierung von Kernel mit Fokus auf Backend- und Frontend-Technologien. - Unterstützung bei der API-Dokumentation mit Swagger und OpenAPI. - Beratung zu Sicherheitsaspekten wie Client-Zertifikaten und OAuth. - Unterstützung bei der Entwicklung einer robusten und skalierbaren Architektur mit PostgreSQL. - Beratung zum API-Management und Einsatz des Kong API Gateways mit LUA. - Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz- und GDPR-Richtlinien. - Unterstützung beim Cloud- und Infrastrukturmanagement auf Azure Cloud. - Container-Orchestrierung mit Kubernetes (AKS) und Docker. - Automatisierung der Infrastruktur mit Terraform. - Entwicklung und Optimierung von CI/CD-Pipelines. - Versionskontrolle und kollaborative Entwicklung mit GitHub/GitLab. - Automatisierte Tests und Qualitätssicherung innerhalb der CI/CD-Pipelines. - Dokumentation der Anforderungsentwicklung mit Confluence und Jira.

Wir sind die agentische Datenmanagement-Plattform für Produktion und Logistik, bei der KI-Agenten, angetrieben von einer domänenspezifischen semantischen Schicht, Daten säubern, aufbereiten und formatieren, sodass Ad-hoc-Geschäftsanfragen, für die man sonst Wochen bräuchte, in Sekunden beantwortet werden und so schnelle datenbasierte Entscheidungen ermöglicht werden. Um dieses Produkt weiterzuentwickeln und zu skalieren, suchen wir einen (senior) freiberuflichen Data & Semantic Layer Architect mit starkem Fokus auf konzeptioneller und architektonischer Arbeit (nicht auf praktischer Implementierung in dieser ersten Phase), der: - entwirft die gesamte Produkt- und Lösungsarchitektur (semantische Schicht, Datenplattform, Wissensdatenbank, Multi-Agent-Workflows, APIs) - definiert eine Feature-Liste und Roadmap für die ersten Produktversionen - spezifiziert ein MVP/Prototyp für die Validierungsphase (Umfang, Tech-Stack, Integrationen, Risiken) - erstellt eine grobe Aufwandsschätzung und Teamaufstellung (Rollen, Skills, Build-vs-Buy) - entwirft die Kern-Semantikebene (Domänen, KPIs, Metrik-Logik, Datenkatalog, Geschäftsregeln).

GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu erreichen. Wenn du der Plattform als KI-Tutor*in für Chemie beitrittst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Aufforderungen (Prompts) erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der KI-Antworten zu prüfen. - Die Modellantworten auf Basis deines Fachwissens korrigieren.

Ein Unternehmen aus der Medizintechnikbranche sucht einen erfahrenen Cyber Security Consultant, der als unabhängiger Berater an der Schnittstelle zwischen Software-Architektur, DevOps und Regulatory Affairs agiert. Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Absicherung innovativer digitaler Gesundheitsprodukte (Software as a Medical Device / Connected Devices). Die Position umfasst rein fachliche Beratung, technische Assessments und die Lieferung validierter Sicherheitsartefakte, ohne operative Managemententscheidungen. Der Fokus liegt auf der Übersetzung regulatorischer Anforderungen (FDA, MDR, EU CRA, NIS2) in technische Lösungen und der objektiven Bewertung von Sicherheitsrisiken. - Ganzheitliches Threat Modeling: Durchführung von STRIDE-basierten Analysen für APIs, Cloud-Native-Services, KI-Komponenten und CI/CD-Pipelines sowie Pflege formaler Threat Model Reports. - Sicherheitsarchitektur & Design: Erstellung technischer Datenflussdiagramme (DFD) und Security Architecture Review Reports zur Dokumentation von Sicherheitsentscheidungen in Cloud- und Container-Umgebungen. - DevSecOps & Supply Chain Security: Beratung zur Härtung von CI/CD-Pipelines, Implementierung von "Security-by-Default" und Management von SBOM-Artefakten (Third-Party-Risk). - Penetration Testing Support: Definition des Scopes für Pen-Tests und Fuzzing sowie fachliche Validierung der Ergebnisse und CVSS-Scorings. - Vulnerability Management: Bewertung von Schwachstellen (Vulnerability Impact Assessments) und Erstellung von Remediation-Plänen. - Audit-Vorbereitung: Zusammenstellung technischer Evidenzen und Dokumentationen für behördliche Einreichungen (FDA, MDR, MDS2).

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu entwickeln. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, umfasst deine Tätigkeit typischerweise: - Inhaltserstellung & -verfeinerung: Erstellen und Verfeinern von Inhalten, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Physikthemen sicherzustellen, und Erarbeiten von Referenzen und Beispielaufgaben. - Expertenakquise: Bewerten der Qualifikationstests von Expert:innen, um ihre Kompetenz sicherzustellen. - Chatmoderation: Unterstützung, indem du projektbezogene Fragen von anderen Expert:innen in Discord-Chats beantwortest, insbesondere zu Projektleitfäden. - Aufgabenprüfung: Überprüfen und Bewerten von Aufgaben, die andere Expert:innen erledigt haben, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitfäden entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachliche Informationen prüfen und Inhalte bei Bedarf bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Wir suchen einen analytischen und technisch versierten Profi, der: - KI-Ergebnisse und -Prozesse bewertet - Qualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit sichert - Logische Fehler, Risiken und strukturelle Inkonsistenzen identifiziert - Dem Team umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen liefert Ideale Kandidaten: - Berater, Auditoren, Analysten, Datenforscher oder Business-/Technik-Analysten mit ausgeprägtem logischem Denkvermögen - Fachleute, die neugierig auf KI, Prozessoptimierung und Qualitätsevaluation sind - Problemlöser, die Spaß daran haben, komplexe Systeme, Logik und Szenarien zu analysieren Hauptverantwortlichkeiten: - Leitung der Bewertung von KI-Ergebnissen und zugehörigen Prozessen - Überprüfung von Aufgaben anhand erwarteter/idealtypischer Szenarien; Identifikation von Lücken und Risiken - Strukturierte, umsetzbare Empfehlungen für Ingenieure, Fachexperten und Manager bereitstellen - Pflege und Verbesserung von Bewertungsrichtlinien, Checklisten, SOPs - Vorschläge für neue Ansätze, Tools und Prozesse zur Verbesserung der KI-Bewertung

Ein Unternehmen sucht einen erfahrenen Data Engineer, um eine Migration von Snowflake zu Clickhouse durchzuführen. Der Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von Apache Spark für die Datenverarbeitung sowie der Verwaltung und Optimierung von Kubernetes-Umgebungen. Ziel ist es, eine leistungsstarke und skalierbare Datenplattform zu entwickeln und zu betreiben. - Durchführung der Migration von Snowflake zu Clickhouse - Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines mit Apache Spark - Verwaltung und Optimierung von Kubernetes-Clustern - Sicherstellung der Performance und Skalierbarkeit der Datenplattform - Implementierung von Lösungen in Python - Optional: Arbeit mit Snowplow für Datenanalysen

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Chemie-Expert:innen zur Bewertung von KI-Modellen. Ziel des Projekts ist es, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen im chemischen Bereich zu beurteilen. Du arbeitest eng mit dem Entwicklungsteam zusammen, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine flexible Remote-Teilzeitstelle, die von wenigen Stunden pro Woche bis zur Vollzeit an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann. Hauptverantwortlichkeiten: - Bewertung von KI-Modellen für chemische Anwendungen. - Analyse der Modellausgaben und Feedback zur Verbesserung. - Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um die Einhaltung der Branchenstandards sicherzustellen. - Dokumentation von Ergebnissen und Empfehlungen zur Modelloptimierung. - Durchführung von Tests zur Validierung der Modellleistung und -zuverlässigkeit.

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu entwickeln. Wenn Sie der Plattform als KI-Tutor in Biologie beitreten, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Aufforderungen (Prompts) erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der KI-Antworten zu beurteilen. - Die Antworten des Modells basierend auf Ihrem Fachwissen korrigieren.

- Vision & Strategie: Du gestaltest die Roadmap für das POS-System der Zukunft und stellst sicher, dass wir die Bedürfnisse unserer Kunden nicht nur erfüllen, sondern antizipieren. - Plattformübergreifende Exzellenz: Du steuerst die Entwicklung unserer App-Landschaft mit Fokus auf Android. Du verstehst die Herausforderungen verschiedener Formfaktoren (vom kompakten Kartenterminal bis zum großen stationären Tablet). - Liefermanagement: Du führst dein cross-funktionales Development-Team mit Klarheit und Begeisterung. Du moderierst Zeremonien, löst Blocker und feierst Releases. - Anforderungsmanagement: Du übersetzt komplexe Business-Logik in präzise technische Anforderungen und User Stories, die für Entwickler keine Fragen offenlassen.

Für ein KI-Labor suchen wir Cybersicherheitsberater, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater:in wirst du möglicherweise zu Online-Projekten eingeladen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert:innen, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an Interessierte für Vollzeitmöglichkeiten - Modelle, Agenten und Machine-Learning-Systeme auf Schwachstellen und Sicherheitsrisiken prüfen und red-teamen. - Offline reproduzierbare & automatisch auswertbare Testfälle erstellen, um die Sicherheit & Fähigkeiten von KI-Agenten zu testen. - Automatisierungsskripte, eigene Tools, Umgebungen und Test-Harnesses entwickeln und implementieren. - Sicherheitsforschungsinitiativen anführen oder daran mitwirken, besonders im Bereich KI-Sicherheit, und realistische sowie herausfordernde Angriffszenarien erstellen und umsetzen. - Beratung zu Cybersicherheits-Best-Practices und politischen Auswirkungen.

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die rechnerisch anspruchsvolle Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Bewertungsprojekt erstellen. Dies ist eine remote, projektbasierte Möglichkeit für Expert*innen, die herausfordernde Aufgaben gestalten können, die rechnerische Methoden erfordern und den vollständigen Data-Science-Zyklus abbilden – von der Datenbeschaffung und -verarbeitung über die statistische Analyse bis hin zu umsetzbaren Business-Insights. Was Sie tun werden - Entwurf originaler, rechnerisch intensiver Data-Science-Aufgaben, die reale analytische Workflows aus verschiedenen Branchen (Telekommunikation, Finanzen, öffentliche Verwaltung, E-Commerce, Gesundheitswesen) simulieren - Erstellung von Aufgaben, die eine Lösung mit Python-Programmierung erfordern (mit pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn) - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechnerisch aufwendig sind und nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können - Entwicklung von Aufgaben, die nicht triviale Ketten von Schlussfolgerungen in Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, prädiktivem Modeling und Insight-Generierung erfordern - Erstellung deterministischer Aufgaben mit reproduzierbaren Antworten – Verzicht auf stochastische Elemente oder Verwendung fester Zufalls-Samen für exakte Reproduzierbarkeit - Basis der Aufgaben auf realen Business-Herausforderungen: Kundenanalyse, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und operative Effizienz - Gestaltung von End-to-End-Aufgaben, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Bereinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Überlegungen) - Einbeziehung von Big-Data-Verarbeitungsszenarien, die skalierbare Rechenansätze erfordern - Überprüfung der Lösungen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken und statistischen Methoden - Klare Dokumentation der Aufgabenstellungen mit realistischen Business-Kontexten und Bereitstellung verifizierter korrekter Antworten