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73 Artificial Jobs
Masterarbeit im Bereich Physical AI, World Models, LiDAR, Sensorik und On-Device AI am AIT in Wien.
requirements analysis, system design and structuring modular tasks. With your interest in the newest technological developments, you advance our research projects and help…
Profile:Bachelor’s degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Data Science or related field; Master’s degree is a plus7+ years of experience in software…
Vollzeitstelle als wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in am Institut für Industrial Engineering und Management der FH Wiener Neustadt mit Fokus auf Lehre, Produktion, Logistik,…
€ 3.536Wiener NeustadtVollzeit
MechatronikProzessmanagement im Bereich IngenieurswesenSonstige im Bereich WirtschaftsingenieurwesenProfile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Anforderungen: Ausbildung als Elektriker/Elektroniker/ Mechatroniker. Hydraulische und pneumatische Kenntnisse sind von Vorteil. Teamplayer mit guten Englischkentnissen,…
Anforderungen: Ausbildung als Elektriker/Elektroniker/ Mechatroniker. Hydraulische und pneumatische Kenntnisse sind von Vorteil. Teamplayer mit guten Englischkentnissen,…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
etablieren.Wir bieten spannende Herausforderungen in einem internationalen Technologiekonzern sowie vielfältige Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung.Für…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Anforderungen: Ausbildung als Elektriker/Elektroniker/ Mechatroniker. Hydraulische und pneumatische Kenntnisse sind von Vorteil. Teamplayer mit guten Englischkentnissen,…
Wir bieten ein modernes Büro und eine gute öffentliche Erreichbarkeit (5 Gehminuten vom Praterstern). Onboarding Willkommen im Team! Ein strukturiertes Onboarding sorgt für…
Anforderungen: Ausbildung als Elektriker/Elektroniker/ Mechatroniker. Hydraulische und pneumatische Kenntnisse sind von Vorteil. Teamplayer mit guten Englischkentnissen,…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Anforderungen: Ausbildung als Elektriker/Elektroniker/ Mechatroniker. Hydraulische und pneumatische Kenntnisse sind von Vorteil. Teamplayer mit guten Englischkentnissen,…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Aufgaben fallen dabei in deinen Aufgabenbereich, um Zielkosten, Timing und Qualitätsanforderungen wahren zu können. Deine Aufgaben: Verantwortung für die interne und externe…
Your tasks The person will assist Professor Murmann in research, teaching, and company projects Challenging research according to international standards Writing of scientific publications and participation in internatio …
BildungswesenAufgabengebiete sowie individueller Gestaltungsspielraum Flexible Arbeitszeiten und ein großzügiges Home-Office-Modell Möglichkeit, Prozesse und Abläufe aktiv und eigenverantwortlich mitzugestalten Mitarbeit in einem eng …
Maschinenbau, AnlagenbauAufgaben Übersetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare, Data/AI Lösungen Entwicklung von Reports, Dashboards und Entscheidungsgrundlagen Konzeption und Betrieb von ETL-/ELT-Datenpipelines sowie Sicherstellung hoh …
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Artificial Intelligence ist längst aus den Laboren in den Maschinenbau, in die Produktionshallen und in die Qualitätssicherung gewandert. Und wer heute in Österreich an technischen KI-Systemen arbeitet, sitzt selten nur vor Trainingsdaten. Sondern zwischen Sensorik, Steuerungstechnik und den Kolleginnen aus der Fertigung, die wissen wollen, warum das Modell ausgerechnet dieses Bauteil aussortiert hat. Ihre Aufgabe? Modelle bauen, ja. Vor allem aber: sie robust machen, erklärbar halten, in bestehende Anlagen einbetten.
Der Alltag reicht von der Datenaufbereitung über das Trainieren neuronaler Netze bis zur Integration ins Steuerungssystem einer realen Maschine. Predictive Maintenance, Bildverarbeitung für die optische Prüfung, Prozessoptimierung. Manchmal geht es tagelang um ein einziges Feature, das partout nicht sauber erkannt wird.
Einstieg und Qualifikationen
Klassisch führt der Weg über ein Studium in Informatik, Data Science, Mechatronik oder technischer Mathematik. Es geht aber auch über eine HTL mit anschließender Spezialisierung, wenn Sie die Bereitschaft mitbringen, sich tief in Python, in Machine-Learning-Frameworks und in die jeweilige Domäne einzugraben. Berufseinsteiger:innen starten oft als Junior Machine Learning Engineer oder in der Datenanalyse und wachsen von dort in Richtung MLOps, Computer Vision oder KI-Architektur. Solide Statistik hilft. Ein Gespür dafür, wann ein Modell lügt, noch mehr.
Gefragt sind neben dem Handwerk auch die leiseren Fähigkeiten: Ergebnisse so erklären, dass sie im Fertigungsmeeting ankommen. Zwischen Forschung und Serienreife übersetzen. Datenschutz und die neuen europäischen Vorgaben mitdenken, statt sie nachträglich draufzusetzen.
Wo landen Sie damit? Bei Industrieunternehmen mit eigener Automatisierung, bei Anlagenbauern, in Forschungseinrichtungen wie den außeruniversitären Instituten, bei spezialisierten Software- und Beratungshäusern. Auch etablierte Mittelständler in der Steiermark oder in Oberösterreich bauen inzwischen eigene KI-Teams auf, oft direkt neben der Entwicklungsabteilung. Der Bedarf verteilt sich breit, quer durch Branchen, die man vor wenigen Jahren nicht auf dem Zettel hatte.
Artificial in Zahlen
Artificial Intelligence ist längst aus den Laboren in den Maschinenbau, in die Produktionshallen und in die Qualitätssicherung gewandert. Und wer heute in Österreich an technischen KI-Systemen arbeitet, sitzt selten nur vor Trainingsdaten. Sondern zwischen Sensorik, Steuerungstechnik und den Kolleginnen aus der Fertigung, die wissen wollen, warum das Modell ausgerechnet dieses Bauteil aussortiert hat. Ihre Aufgabe? Modelle bauen, ja. Vor allem aber: sie robust machen, erklärbar halten, in bestehende Anlagen einbetten.
Der Alltag reicht von der Datenaufbereitung über das Trainieren neuronaler Netze bis zur Integration ins Steuerungssystem einer realen Maschine. Predictive Maintenance, Bildverarbeitung für die optische Prüfung, Prozessoptimierung. Manchmal geht es tagelang um ein einziges Feature, das partout nicht sauber erkannt wird.
Einstieg und Qualifikationen
Klassisch führt der Weg über ein Studium in Informatik, Data Science, Mechatronik oder technischer Mathematik. Es geht aber auch über eine HTL mit anschließender Spezialisierung, wenn Sie die Bereitschaft mitbringen, sich tief in Python, in Machine-Learning-Frameworks und in die jeweilige Domäne einzugraben. Berufseinsteiger:innen starten oft als Junior Machine Learning Engineer oder in der Datenanalyse und wachsen von dort in Richtung MLOps, Computer Vision oder KI-Architektur. Solide Statistik hilft. Ein Gespür dafür, wann ein Modell lügt, noch mehr.
Gefragt sind neben dem Handwerk auch die leiseren Fähigkeiten: Ergebnisse so erklären, dass sie im Fertigungsmeeting ankommen. Zwischen Forschung und Serienreife übersetzen. Datenschutz und die neuen europäischen Vorgaben mitdenken, statt sie nachträglich draufzusetzen.
Wo landen Sie damit? Bei Industrieunternehmen mit eigener Automatisierung, bei Anlagenbauern, in Forschungseinrichtungen wie den außeruniversitären Instituten, bei spezialisierten Software- und Beratungshäusern. Auch etablierte Mittelständler in der Steiermark oder in Oberösterreich bauen inzwischen eigene KI-Teams auf, oft direkt neben der Entwicklungsabteilung. Der Bedarf verteilt sich breit, quer durch Branchen, die man vor wenigen Jahren nicht auf dem Zettel hatte.