Machine Learning Engineer (Document AI)

Machine Learning Engineer (Document AI)

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI-Modelle zur Verarbeitung von Finanzdokumenten und verbessere deren Genauigkeit.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit einem flexiblen, remote-freundlichen Arbeitsumfeld.
  • Vorteile: Faires Gehalt, Unternehmensanteile, 30 Tage Urlaub und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanztechnologie und mache echten Einfluss auf das Leben der Menschen.
  • Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Maschinenlernen-Entwicklung und starke Python-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Machine Learning Engineer (Document AI) (f/m/d)

You'll build the AI that turns bank statements, pay slips and listings into clean, verified data — the heart of Air Credit.

Berlin / Remote (EU) Full-time 3+ years ML in production €60,000 – 80,000 + equity

As a Machine Learning Engineer you'll own the models and pipelines with which Air Credit reads, classifies and translates financial documents into structured data fields.

Your work decides how accurately and quickly a stack of paper becomes a bank-ready file.

You'll work closely with engineering, product and our mortgage experts, define the right quality metrics and take your models to production yourself — not throw them over the fence to another team.

What you'll do

  • Build and improve models for document classification and data extraction (OCR, layout, NLP).
  • Apply and fine-tune LLMs for extraction, plausibility checks and structured outputs.
  • Build robust data and evaluation pipelines on real, messy documents.
  • Own accuracy, latency and reliability in production.
  • Care for privacy and security — we handle highly sensitive financial data in the EU.

What you bring

  • More than 3 years of experience with machine learning in production systems.
  • Strong Python skills and experience with modern ML frameworks (e. g. Py Torch).
  • Hands‑on experience with NLP, LLMs or document/computer‑vision processing.
  • A feel for solid evaluation over gut feeling — you measure before you claim.
  • Good German and confident English.

Experience with OCR, layout models, RAG, MLOps or regulated industries like Fin Tech. Not required — curiosity and rigour count more.

What we offer

  • Real impact: your models speed up thousands of financings and save real people weeks.
  • Fair salary plus a share in the company's success (equity).
  • Flexible remote‑first work within the EU with an office in Berlin.
  • Access to real data and compute to actually make models better.
  • 30 days of holiday and a team that shares ownership instead of micromanaging.

Air Credit is an equal‑opportunity employer. We welcome applications regardless of origin, gender, age, religion, disability or sexual identity.

Machine Learning Engineer (Document AI) Arbeitgeber: AirCredit

AirCredit ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem modernen Büro in Berlin, 30 Tagen Urlaub und der Unterstützung durch KI, die den administrativen Aufwand minimiert, können unsere Mitarbeiter sich auf das Wesentliche konzentrieren: die persönliche Beratung unserer Kunden. Zudem fördern wir das Wachstum und die Entwicklung unserer Mitarbeiter in einem schnell wachsenden Unternehmen.

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Kontaktdaten:

AirCredit Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer (Document AI) erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei AirCredit anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Engineer (Document AI) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei AirCredit vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer (Document AI) mit Bravour zu bestehen

Machine Learning
Python
NLP (Natural Language Processing)
LLMs (Large Language Models)
OCR (Optical Character Recognition)
Data Extraction
Document Classification

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei AirCredit klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AirCredit vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.