Machine Learning Engineer AI Forecasting (m/w/d)

Die Schwarz IT betreut die gesamte digitale Infrastruktur und alle Softwarelösungen der Unternehmen der Schwarz Gruppe. Sie ist somit für Auswahl, Bereitstellung, Betrieb sowie Weiterentwicklung von IT-Infrastrukturen, IT-Plattformen und Business-Anwendungen zuständig. Um die Fachbereiche optimal bei ihren Geschäftsprozessen zu unterstützen, nimmt die Schwarz IT die Anforderungen in Beratungsgesprächen auf und erarbeitet gemeinsam professionelle und leistungsfähige IT-Lösungen.

Im Bereich Artificial Intelligence Forecasting entwickeln wir Datenprodukte für die gesamte Schwarz Gruppe. Wir nutzen aktuelle Cloud- und AI-Technologien, um innovative Lösungen für verschiedene Geschäftsbereiche wie Produktion, Filialgeschäft und Logistik zu entwickeln und zu betreiben.

Als Machine Learning Engineer arbeitest du mit Data- und Software Engineers an AI-Lösungen, die in einem Weltkonzern reale Mehrwerte schaffen.

Deine Aufgaben

1. Entwicklung komplexer Datenprodukte, die in unsere Geschäftsprozesse eingebunden werden und unternehmerischen Mehrwert generieren
2. Beurteilung und Aufbereitung relevanter Datenquellen
3. Evaluierung, Implementierung und Optimierung geeigneter Algorithmen
4. Zielgerichtete Anwendung modernster Data Science-Techniken
5. Integration von Modellen in produktive Software
6. Industrialisierung der Modelle (MLOps, DevOps)
7. Arbeit in interdisziplinären, agilen Projektteams
8. Fachliche Führung und Anleitung von Teammitgliedern
9. Präsentation der Ergebnisse vor Stakeholdern

Dein Profil

1. Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Data Science, Mathematik, Statistik, Informatik, Physik oder einer verwandten Fachrichtung
2. Mehrjährige Berufserfahrung als Machine Learning Engineer oder Data Scientist
3. Praktische Erfahrung mit Forecasting- und Pricing-Anwendungsfällen sowie gängigen Modellen (Gradient Boosting Machine, Neuronale Netze, (S)ARIMA, Prophet)
4. Sehr gute Kenntnisse in Machine Learning, Optimierungs- und Data Mining-Methoden (z.B. mit Python, Spark)
5. Idealerweise Erfahrung mit verteilten Machine Learning Frameworks und Model-Lifecycle-Management (z.B. MLFlow)
6. Praktische Kenntnisse in Python-Entwicklung und im Softwareentwicklungszyklus (z.B. CI/CD, DevOps, Testing)
7. Erfahrung im Umgang mit Big Data (SQL, Spark/Databricks) und Cloud-Technologien (GCP, Azure)
8. Erfahrung mit agiler Softwareentwicklung
9. Fähigkeit, komplexe Fragestellungen zu verstehen, zu analysieren und Erkenntnisse verständlich zu präsentieren
10. Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse (C1-Niveau)

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