Machine Learning Jobs in Kathmandu

Translate R&D business and user requirements into effective system, process, and automation solutions Design, implement, test, and continuously improve automated workflows, AI-augmented data flows and AI Agents Support stable data flows, high data quality, and reliable system operations

Aufbau, Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung einer skalierbaren und leistungsfähigen Data-Lake- und Data-Engineering-Umgebung in Databricks als zentrale Grundlage für Künstliche Intelligenz, Datenanalyse und Reporting

Koordination der Produkt- und Technologieentwicklung für den Produktbereich TwinCAT Machine Learning und Agentic AI Weiterentwicklung der Produktstrategie und Roadmap für bestehende sowie neue Produkte unter Berücksichtigung von Markt-, Kunden- und Technologietrends Abstimmung von Produktanforderungen, Prioritäten und Entwicklungsumfängen mit den beteiligten Entwicklungsabteilungen Begleitung des gesamten Produktlebenszyklus – von der Idee und Anforderungsdefinition über Spezifikation und Entwicklung bis zur Markteinführung und kontinuierlichen Weiterentwicklung

Du beschäftigst dich mit Programmierung, Algorithmen, Datenverarbeitung und maschinellem Lernen. Deine gewonnenen theoretischen Kenntnisse setzt Du direkt bei uns ein und entwickelst u.a. professionelle Unternehmens-Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Deine Studienphasen absolvierst Du bei unserem Kooperationspartner – der renommierten Leibniz-Fachhochschule in Hannover.

Entwicklung neuer Features und KI-gestützter Use Cases für unseren internen KI-Chatbot „theo' sowie künftige KI-Integrationen in weitere Produkte. Weiterentwicklung und Optimierung unserer RAG-Lösung (u.a. via Azure AI Search). Anbindung neuer AI Services und Integration bestehender Legacy-Systeme über verfügbare Schnittstellen. Entwicklung wartbarer, qualitativ hochwertiger Lösungen (inklusive agentischer Workflows) innerhalb unserer etablierten, klar strukturierten Architektur. Evaluation und Integration neuer KI-Technologien und -Services.

You own line management for a distributed team of Machine Learning Engineers and Data Scientists - running regular 1:1s, setting development goals, and driving performance reviews and career growth. You build a cohesive, high-trust team culture across countries and time zones, encouraging transparency, ownership, and continuous learning. You support the team's delivery cadence, remove blockers early, and drive engineering quality standards (CI/CD, code review, cloud automation, monitoring, documentation). You engage credibly in technical discussions, help the team make sound architectural decisions, and represent the team to stakeholders.

Entwirf intelligente Agentic-AI-Lösungen für Kundenprozesse: Du konzipierst und realisierst agentische Lösungen zur Automatisierung, Unterstützung und Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Amazon Bedrock AgentCore und weiteren AWS-nativen KI-Services – von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb in der Produktion. Agenten- und Prozessarchitekturen: Du entwirfst agentenbasierte Architekturen inklusive Tool-Integration, Memory-Persistenz, Multi-Agent-Orchestrierung sowie Guardrails und integrierst Bedrock-Agenten als digitale Prozessassistenten, Entscheidungsunterstützer oder autonome Teilprozess-Akteure in bestehende Kundenprozesse.