Staff / Senior Software Engineer - Machine Learning (m/f/d)

Axel Springer ist Europas führender digitaler Verlag und ein globales Medien- und Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Berlin. Mit renommierten Marken wie BILD, POLITICO Deutschland, WELT und BUSINESS INSIDER Deutschland erreichen wir Millionen von Nutzern weltweit. Wir kombinieren die Reichweite eines etablierten Branchenführers mit der Agilität eines Startups und treiben ständig Innovationen voran, um den Journalismus für das digitale Zeitalter zu transformieren. Unsere Unternehmensstrategie stellt KI ins Zentrum: „Digital ist das neue Print. KI ist das neue Digital.“ Diese Vision spiegelt unseren Glauben wider, dass die Fusion von künstlicher Intelligenz und menschlicher Kreativität die Zukunft der Medien gestalten wird.

Unsere National Media & Tech Division ist das zentrale Technologiezentrum, das sicherstellt, dass unser Journalismus durch modernste Technologie unterstützt wird, und positioniert unsere Marken, um im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein. Wir glauben an die Zukunft des Journalismus als Geschäftsmodell und investieren in zukunftsorientierte Technologien. Diese Rolle kombiniert tiefgehende ML-Engineering-Expertise mit einer soliden Datenwissenschaftsgrundlage in Empfehlungssystemen. Sie werden die Systeme besitzen und weiterentwickeln, die Personalisierung in großem Maßstab vorantreiben und messbare Auswirkungen für Millionen von Lesern liefern.

In dieser Rolle werden Sie skalierbare, produktionsreife ML-Systeme entwerfen und betreiben, während Sie kontinuierlich neue KI-gesteuerte Ansätze erkunden, um die Rolle der künstlichen Intelligenz in unseren Produkten und im Journalismus zu stärken und auszubauen. Wir suchen einen neugierigen Macher, der Verantwortung übernimmt und ständig nach besseren Lösungen sucht.

• Architektur und Aufbau skalierbarer Empfehlungssysteme von Ende zu Ende, von der Merkmalsentwicklung und Modellierung bis hin zum zuverlässigen Produktionsbetrieb
• Implementierung und Integration moderner KI- und LLM-basierter Funktionen in skalierbare Produktionssysteme
• Schreiben von sauberem, wartbarem und testbarem Produktionscode mit starkem Fokus auf Zuverlässigkeit und langfristige Wartbarkeit
• Vollständige Verantwortung für ML-Systeme in der Produktion, einschließlich Bereitstellung, Überwachung, Leistungsoptimierung und Systemresilienz
• Ermöglichung kontrollierter Experimente und kontinuierlicher Optimierung von Empfehlungssystemen in Produktionsumgebungen
• Proaktive Experimentierung mit neuen Ansätzen, Tools und Architekturen zur kontinuierlichen Verbesserung der Empfehlungsleistung und des Systemdesigns
• Enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Softwareingenieuren, Dateningenieuren und Produktmanagern zur Integration von ML-Lösungen in skalierbare, produktionsbereite Systemarchitekturen
• Kontinuierliche Verbesserung der Engineering-Standards, Werkzeuge, Experimentierpraktiken und Systemrobustheit

Mehrere Jahre praktische Erfahrung im Betrieb von maschinellen Lernsystemen in der Produktion in großem Maßstab. Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung, einschließlich Systemdesign, sauberer Architektur, Teststrategien, CI/CD und Code-Reviews. Solide Datenwissenschaftsgrundlage in Empfehlungssystemen. Kenntnisse in Python und praktische Kenntnisse in Backend-Sprachen wie Go oder Java, mit Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Systemen in verteilten, cloudbasierten Umgebungen (z.B. Spark/PySpark, AWS). Praktische Erfahrung in der Integration moderner KI-Systeme wie LLMs in reale Anwendungen. Erfahrung im Design von beobachtbaren, resilienten und skalierbaren ML-Systemen (Überwachung, Protokollierung, Alarmierung, Leistungsüberwachung). Starker Hintergrund in Experimentierung und kontrollierten Rollouts in Produktionsumgebungen. Eine pragmatische, lösungsorientierte Denkweise mit einer starken Machermentalität und Verantwortungsbewusstsein. Fähigkeit, selbstbewusst als Senior Engineer innerhalb funktionsübergreifender Produkt- und Ingenieurteams zu agieren. Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Ihr persönliches Wachstum ist uns wichtig: Wir bieten Schulungen und Lern-Mittagessen, Tech-Konferenzen, ein Budget für Workshops und vieles mehr, um Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu erweitern. Flexible Arbeitszeiten unterstützen eine gesunde Work-Life-Balance. Unser kostenloses Essensangebot: Neben einem Frühstückssnack bieten wir auch ein kostenloses Mittagessen in unseren Kantinen an. 30 Tage Urlaub plus 10 Tage Arbeiten aus dem Ausland. Freie Wahl der hochwertigen Büroausstattung (auch für Ihren Remote-Arbeitsplatz und private Nutzung), aktuelle Hardware, Software und moderne Büroräume, die Ihnen maximale Flexibilität bieten. Zusammenarbeit gedeiht im direkten Austausch – wir setzen auf 80% Büropräsenz und 20% mobiles Arbeiten.

Die am häufigsten gestellten Fragen und deren Antworten finden Sie auf unserer FAQ-Seite: career.axelspringer.com/en/faq. Vielfalt ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Unternehmenskultur! Wir freuen uns auf alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Ideologie, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität. Informationen zur Vertretung schwerbehinderter Menschen bei Axel Springer finden Sie hier: https://career.axelspringer.com/en/rsde.