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57 Artificial Jobs
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 Wirtschaftsingenieurwesen
Aufgaben im Rahmen des Qualitätsmanagements Anwendung von elektronischen Diagnosesystemen Bestellung von Ersatzteilen, Sachmitteln und Betriebsmitteln Demontage und Montage der E…
Qualifications Some years’ of work experience gained in logistic position Used to working with all MS Office applications Good organizational and communication skills Fluent in…
Qualifications You should have a good technical understanding Willingness to work in a shift system Crane and/or forklift permit would be considered an advantage. We are seeking…
Requirements: • Bachelor’s Degree or higher in Electrical & Electronics/ECE/Instrumentation/Software Engineering preferred, or equivalent. • Minimum 5 years hands-on experience in…
Qualifications Technical education as mold maker or equivalent experience (mechanical, pneumatic, hydraulic and electrical knowledge is a must) Minimum of 2 years work experience…
Qualifications Some years’ of work experience gained in logistic position Used to working with all MS Office applications Good organizational and communication skills Fluent in…
Qualifications You should have a good technical understanding Willingness to work in a shift system Crane and/or forklift permit would be considered an advantage. We are seeking…
Requirements: • Bachelor’s Degree or higher in Electrical & Electronics/ECE/Instrumentation/Software Engineering preferred, or equivalent. • Minimum 5 years hands-on experience in…
Qualifications Technical education as mold maker or equivalent experience (mechanical, pneumatic, hydraulic and electrical knowledge is a must) Minimum of 2 years work experience…
requirements.Successful candidates might be required to undergo a background verification with an external vendor. AI Usage in the Recruitment ProcessFor information on the…
Aufgaben im PCCL-Bereich „Surface Testing, Robot Vision and Artificial Intelligence“ Wir machen das Unsichtbare sichtbar: Daten, Muster, Abweichungen – in 2D und 3D. Mit Robot…
Führungsposition für Business IT und AI Integration bei Anton Paar GmbH in Graz.
Aufgabengebiete sowie individueller Gestaltungsspielraum Flexible Arbeitszeiten und ein großzügiges Home-Office-Modell Möglichkeit, Prozesse und Abläufe aktiv und…
(Senior) Vision Software Engineer f/m/d Radfeld / Tirol Full-time (38.5h) immediately APPLY NOW We connect the real with the digital world Besi is a leader in the research and…
Aufgaben Übersetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare, Data/AI Lösungen Entwicklung von Reports, Dashboards und Entscheidungsgrundlagen Konzeption und Betrieb von…
Aufgabengebiet Du baust smarte KI-Komponenten, die datengetriebene Geschäfts- und Produktionsprozesse spürbar schneller, stabiler und effizienter machen Du konzipierst, trainierst und rollst ML-Modelle für Use Cases wie …
PersonaldienstleistungtecAI
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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.