(Senior) Machine Learning Engineer / AI Engineer (m/w/d)
deepinvoice
Du arbeitest direkt mit unserem CTO an der Weiterentwicklung unserer KI-Engines und übernimmst mittelfristig eigenständig Verantwortung für zentrale Teile des Systems. Wir suchen bewusst jemanden mit Erfahrung, der Architekturentscheidungen mitträgt und nicht nur Tickets abarbeitet.
Deine Aufgaben
- Weiterentwicklung unserer LLM- und ML-Pipelines zur Analyse unstrukturierter medizinischer Dokumente (Arztbriefe, OP-Berichte, Befunde, Scans)
- Design und Umsetzung von Extraktions- und Mapping-Logiken auf medizinische Abrechnungskataloge (GOÄ, EBM, ICD-10)
- Aufbau belastbarer Evaluations- und Qualitätssicherungsprozesse: Wir müssen jede erzeugte Rechnung nachvollziehbar begründen können
- Fine-Tuning, Prompt-Engineering, RAG-Architekturen und der pragmatische Mix aus klassischem ML und LLMs
- MLOps: Deployment, Monitoring, Versionierung, Reproduzierbarkeit
- Datenschutzkonforme Verarbeitung besonders schützenswerter Gesundheitsdaten (DSGVO,
- 203 StGB) gemeinsam mit unserem Compliance-Setup
- Technische Sparringspartnerschaft für den CTO, inklusive Vertretung in kritischen Themen
Das bringst du mit
- Mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning Engineer, AI Engineer oder in vergleichbarer Rolle, idealerweise in einem Produktumfeld und nicht rein in der Forschung
- Sehr gute Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit PyTorch oder vergleichbaren Frameworks
- Fundierte Erfahrung mit LLMs im Produktivbetrieb: Fine-Tuning, Evaluation, RAG, Umgang mit Halluzinationen und Fehlerraten
- Erfahrung mit NLP auf Dokumenten, gerne inklusive OCR und Information Extraction
- Cloud- und Deployment-Erfahrung (Docker, CI/CD, AWS, Azure oder GCP)
- Verständnis dafür, dass in unserem Kontext Korrektheit vor Geschwindigkeit geht
- Sehr gute Deutschkenntnisse, da unsere Datenbasis und unsere Kunden deutschsprachig sind
- Sehr gute TypeScript-Kenntnisse, sowohl im Backend (Express), als auch im Frontend (Lit Web Components)
- Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Medizintechnik oder mit regulierten Daten
- Kenntnisse zu MDR, ISO 13485 oder EU AI Act
- Erfahrung im Aufbau von Teams oder in der fachlichen Führung
- Startup-Erfahrung in einer frühen Phase