Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ... wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache ...
Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ... wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache ...
Remote Tensorflow Developer information
See Wisconsin salary details
$17.23 - $23.16
8% of jobs
$23.16 - $29.09
3% of jobs
$29.09 - $35.03
6% of jobs
$40.75 is the 25th percentile. Wages below this are outliers.
$35.03 - $40.96
7% of jobs
$40.96 - $46.89
14% of jobs
$46.89 - $52.83
9% of jobs
The median wage is $53.46 / hr.
$52.83 - $58.76
15% of jobs
$63.53 is the 75th percentile. Wages above this are outliers.
$58.76 - $64.69
15% of jobs
$64.69 - $70.63
12% of jobs
$70.63 - $76.56
7% of jobs
$76.56 - $82.50
3% of jobs
$17
$53
$82
How much do remote tensorflow developer jobs pay per hour?
As of Jun 24, 2026, the average hourly pay for remote tensorflow developer in Wisconsin is $53.33, according to ZipRecruiter salary data. Most workers in this role earn between $40.77 and $65.29 per hour, depending on experience, location, and employer.
What is a Remote Tensorflow Developer job?
A Remote TensorFlow Developer job involves designing, implementing, and optimizing machine learning models using TensorFlow while working from a remote location. Developers in this role typically collaborate with data scientists, engineers, and product teams to build AI-driven applications and improve model performance. Responsibilities may include data preprocessing, model training, deployment, and fine-tuning for scalability and efficiency. Strong knowledge of deep learning, neural networks, and cloud platforms is often required.
What are the key skills and qualifications needed to thrive in the Remote Tensorflow Developer position, and why are they important?
To thrive as a Remote Tensorflow Developer, you need deep knowledge of machine learning concepts, strong proficiency in Python programming, and hands-on experience with Tensorflow framework. Experience with cloud platforms (such as AWS, GCP, or Azure), model deployment, and relevant Tensorflow Developer certification are highly valuable. Excellent problem-solving abilities, self-motivation, and effective remote communication skills help developers stand out. These qualities are crucial for building robust machine learning solutions, efficiently collaborating with distributed teams, and delivering high-impact results in a remote setting.
What are some typical challenges faced by Remote Tensorflow Developers, and how are these addressed?
Remote Tensorflow Developers often face challenges such as collaborating across different time zones, managing large datasets, and keeping up with rapidly changing machine learning technologies. These challenges are typically addressed through robust communication tools (like Slack or Zoom), using version control systems for code collaboration, and adopting efficient cloud-based workflows for data and model sharing. Teams may also conduct regular virtual stand-ups and knowledge-sharing sessions to stay aligned on projects and share learnings. Engaging in continuous learning and attending online workshops or conferences also helps remote developers stay updated and effective in their roles.
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Contractor
Posted 21 days ago
Job description
Fur ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer (m/w/d) gesucht.
Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarer Machine-Learning- und LLM-Losungen auf Azure Databricks von der Datenaufbereitung uber Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.
Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering, ML/LLM-Workloads, MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Okosystem.
520 - 560 a day
Rahmenbedingungen
Start: Marz/April 2026
Laufzeit: 3 Jahre (optional verlangerbar bis max. 5 Jahre)
Auslastung: 100 %
Arbeitsmodell: Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote
Projektsprache: Deutsch und Englisch
Aufgaben:
Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gangiger ML-Frameworks
Entwicklung und Betrieb von Big-Data-Pipelines mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Durchfuhrung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mit Databricks MLflow
Entwicklung und Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)
End-to-End-Integration der Losungen in das Microsoft-Okosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)
Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie Agents
Durchfuhrung von Modell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und Updateprozessen
Einsatz von AutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und Experimenten
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Losungen
Fachliche Anforderungen:
Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks
Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn
Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Kompetenz in Feature Engineering sowie Modell-Deployment mit managed Databricks MLflow
Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks
Erfahrung mit End-to-End-Integrationen im Microsoft-Okosystem
Erfahrung im Aufbau von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur ML- und LLM-Modelle sowie agentische Workflows
Erfahrung im Modell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender Wartungsstrategien
Praktische Erfahrung im Einsatz von AutoML-Tools
Vorhandensein einer eigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards fur Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)
PLUS:
Erfahrung mit Data- und KI-Governance
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentischer Ansatze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-Ressourcen
Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering uber Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)
Branchenkenntnisse in der Energieindustrie
Strukturierte und analytische Arbeitsweise
Hohes Qualitatsbewusstsein und Verantwortungsbereitschaft
Sehr gute Kommunikationsfahigkeit gegenuber technischen und fachlichen Stakeholdern
Teamfahigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe
Interessiert?
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Wir freuen uns auf Ihre Ruckmeldung.
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Vielen Dank fur Ihr Interesse!
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