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102 Artificial Intelligence Jobs
requirements analysis, system design and structuring modular tasks. With your interest in the newest technological developments, you advance our research projects and help…
€ 4.868Masterarbeit im Bereich Physical AI, World Models, LiDAR, Sensorik und On-Device AI am AIT in Wien.
requirements are consistently integrated throughout the entire product development process. Ensure quality excellence throughout the entire product development lifecycle Drive…
Vollzeitstelle als AI Research Engineer bei Therefore Corporation mit Fokus auf AI/ML, LLMs, Prompting, Document Processing/OCR, Use-Case-Entwicklung, Prototyping und…
Praktikum im IT-Projektmanagement und in der Softwareentwicklung mit Fokus auf Datenmigration, Datenvalidierung, Automatisierung und Testing.
Aufgaben Unterstützung bei der Umsetzung interner Innovations- und Transformationsinitiativen mit Fokus auf AI Enablement Planung, Organisation und Kommunikation rund um…
Profile Certified Master Craftsman (Meister) or Technician in Mechanical Engineering, Toolmaking, or Electrical Engineering (or similar qualification) Ideally 5 years of…
Profile Certified Master Craftsman (Meister) or Technician in Mechanical Engineering, Toolmaking, or Electrical Engineering (or similar qualification) Ideally 5 years of…
Profile Certified Master Craftsman (Meister) or Technician in Mechanical Engineering, Toolmaking, or Electrical Engineering (or similar qualification) Ideally 5 years of…
Aufgaben sowie ausgezeichnete Karriere- und Entwicklungsmöglichkeiten. Als Teammitglied im Bereich Cyber Security & Security Incident Response erarbeitest du gemeinsam mit…
requirements and are excited about the field, we strongly encourage you to apply! The Essentials Mindset: You enjoy team brainstorming just as much as deep, focused independent…
Profile Certified Master Craftsman (Meister) or Technician in Mechanical Engineering, Toolmaking, or Electrical Engineering (or similar qualification) Ideally 5 years of…
Tätigkeiten innerhalb eines jungen und motivierten Teams Spaß an der Arbeit im Kreise begeisterter Kolleg:nnen und ein angenehmes Arbeitsklima Mentorship-Programm, Aus- und…
DU WILLST DIE DIGITALE WELT EROBERN? FÜR DICH MACHEN WIR UNS STARK! WWW.PREFA.AT/JOBS • Abwechslungsreicher Einblick in das Online Marketing einer internationalen Unternehmens-…
requirements into concrete data specifications, and iterate as experiments reveal new needs. Create evaluation datasets and benchmarks in collaboration with researchers—curating…
Benefits for you: Our most important resource? Our employees. We honor this with a multitude of benefits. Fun & Leisure Workplace & Infrastructure Sports & Health Culinary…
Aufgaben sowie ausgezeichnete Karriere- und Entwicklungsmöglichkeiten. Perpektiven Herausfordernde und abwechslungsreiche Projekte für führende nationale und internationale…
Profile Certified Master Craftsman (Meister) or Technician in Mechanical Engineering, Toolmaking, or Electrical Engineering (or similar qualification) Ideally 5 years of experience in a similar leadership position Proven …
Maschinenbau, AnlagenbauProfile Certified Master Craftsman (Meister) or Technician in Mechanical Engineering, Toolmaking, or Electrical Engineering (or similar qualification) Ideally 5 years of experience in a similar leadership position Proven …
Maschinenbau, AnlagenbauWir bieten: Teilzeitposition mit 20 Wochenstunden Mitarbeit in einem innovativen und international ausgerichteten Technologieumfeld Flexible Arbeitszeiten Möglichkeit zur Arbeit im Home-Office Talent- und Leadership-Prog …
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Was KI-Fachleute in der Technik tatsächlich tun
Modelle trainieren, ja. Aber der Alltag reicht weiter. Sie kuratieren Datensätze, bis sie sauber genug für ein belastbares Ergebnis sind, Sie schrauben an Feature-Pipelines, evaluieren, warum ein Netz bei bestimmten Eingaben danebenliegt – und dokumentieren das Ganze so, dass auch die Kolleg:innen aus der Fertigung oder dem Produktmanagement mitkommen. In der österreichischen Industrie geht es dabei selten um Chatbots. Eher um Bildverarbeitung an der Produktionslinie, vorausschauende Wartung von Maschinen, Qualitätsprüfung per Kamera. Konkrete Probleme, die messbar Geld kosten, wenn sie ungelöst bleiben.
Der Einstieg läuft meist über ein technisches Studium – Informatik, Mathematik, Mechatronik, zunehmend auch eigene Data-Science- und AI-Studiengänge an den Fachhochschulen. Ein HTL-Abschluss plus einschlägige Praxis öffnet ebenfalls Türen, gerade bei anwendungsnahen Rollen. Klassisch beginnen viele als Data Scientist oder Junior Machine Learning Engineer und wachsen dann Richtung MLOps, Research oder Teamverantwortung. Manche bleiben lieber tief in der Modellentwicklung. Beides ist ein gangbarer Weg.
Womit Sie punkten
Python sowieso, dazu ein Framework wie PyTorch oder TensorFlow, ein solides Gefühl für Statistik und – das wird gern unterschätzt – die Fähigkeit, ein Modell auch in den Produktivbetrieb zu bringen. Ein Notebook, das lokal läuft, ist noch kein Produkt. Können Sie erklären, warum Ihr Modell eine Entscheidung getroffen hat? Genau diese Nachvollziehbarkeit wird wichtiger, je näher die Anwendung an regulierte Bereiche wie Medizintechnik oder Automotive rückt.
Arbeitgeber finden Sie quer durch die Landschaft. Große Industrieunternehmen mit eigenen Forschungsabteilungen, Sensorik- und Automatisierungsspezialisten, Forschungseinrichtungen wie das AIT, dazu eine wache Start-up-Szene rund um Wien, Graz und Linz. Und die Beratungshäuser, die KI-Projekte für den Mittelstand umsetzen. Wer flexibel bleibt bei Branche und Aufgabengebiet, hat hier ziemlichen Spielraum – vom Forschungslabor bis zur Halle, in der die Maschine steht, für die Ihr Algorithmus am Ende die Augen liefert.
Artificial Intelligence in Zahlen
Was KI-Fachleute in der Technik tatsächlich tun
Modelle trainieren, ja. Aber der Alltag reicht weiter. Sie kuratieren Datensätze, bis sie sauber genug für ein belastbares Ergebnis sind, Sie schrauben an Feature-Pipelines, evaluieren, warum ein Netz bei bestimmten Eingaben danebenliegt – und dokumentieren das Ganze so, dass auch die Kolleg:innen aus der Fertigung oder dem Produktmanagement mitkommen. In der österreichischen Industrie geht es dabei selten um Chatbots. Eher um Bildverarbeitung an der Produktionslinie, vorausschauende Wartung von Maschinen, Qualitätsprüfung per Kamera. Konkrete Probleme, die messbar Geld kosten, wenn sie ungelöst bleiben.
Der Einstieg läuft meist über ein technisches Studium – Informatik, Mathematik, Mechatronik, zunehmend auch eigene Data-Science- und AI-Studiengänge an den Fachhochschulen. Ein HTL-Abschluss plus einschlägige Praxis öffnet ebenfalls Türen, gerade bei anwendungsnahen Rollen. Klassisch beginnen viele als Data Scientist oder Junior Machine Learning Engineer und wachsen dann Richtung MLOps, Research oder Teamverantwortung. Manche bleiben lieber tief in der Modellentwicklung. Beides ist ein gangbarer Weg.
Womit Sie punkten
Python sowieso, dazu ein Framework wie PyTorch oder TensorFlow, ein solides Gefühl für Statistik und – das wird gern unterschätzt – die Fähigkeit, ein Modell auch in den Produktivbetrieb zu bringen. Ein Notebook, das lokal läuft, ist noch kein Produkt. Können Sie erklären, warum Ihr Modell eine Entscheidung getroffen hat? Genau diese Nachvollziehbarkeit wird wichtiger, je näher die Anwendung an regulierte Bereiche wie Medizintechnik oder Automotive rückt.
Arbeitgeber finden Sie quer durch die Landschaft. Große Industrieunternehmen mit eigenen Forschungsabteilungen, Sensorik- und Automatisierungsspezialisten, Forschungseinrichtungen wie das AIT, dazu eine wache Start-up-Szene rund um Wien, Graz und Linz. Und die Beratungshäuser, die KI-Projekte für den Mittelstand umsetzen. Wer flexibel bleibt bei Branche und Aufgabengebiet, hat hier ziemlichen Spielraum – vom Forschungslabor bis zur Halle, in der die Maschine steht, für die Ihr Algorithmus am Ende die Augen liefert.