GenAI/ML Engineer

Joining Capco bedeutet, Teil einer Organisation zu werden, die sich für ein inklusives Arbeitsumfeld einsetzt, in dem Sie ermutigt werden, #BeYourselfAtWork zu sein. Wir feiern Individualität und erkennen an, dass Vielfalt und Inklusion in allen Formen entscheidend für den Erfolg sind. Es ist uns wichtig, dass wir so vielfältig wie möglich rekrutieren und entwickeln, und wir glauben, dass jeder etwas anderes mitbringt – daher würden wir gerne wissen, was Sie besonders macht.

Capco ist eine globale Technologie- und Unternehmensberatung, die sich auf den Finanzdienstleistungssektor konzentriert. Wir sind leidenschaftlich daran interessiert, unseren Kunden zum Erfolg in einer sich ständig verändernden Branche zu verhelfen.

Wir suchen einen Senior Software Engineer mit starken ML- und GenAI-Fähigkeiten, um End-to-End-Maschinenlernlösungen für unsere Kunden im Finanzdienstleistungsbereich zu liefern. Sie werden den gesamten Lebenszyklus übernehmen – von Datenpipelines und Modellentwicklung bis hin zu Produktionsbereitstellung und Überwachung – und dabei autonom in komplexen, regulierten Umgebungen arbeiten.

Ihr Capco-Tag:

• Entwerfen und Erstellen von End-to-End-Datenpipelines und Feature-Engineering-Workflows auf großangelegten Transaktionsdaten in regulierten Kundenumgebungen
• Trainieren, Kalibrieren und Validieren von ML-Modellen – beaufsichtigt, unbeaufsichtigt und Ensemble – einschließlich Schwellenwertanalyse und produktionsgerechter Erklärbarkeit
• Entwickeln von GenAI-gestützten Lösungen wie agentischen Workflows, RAG-Systemen und LLM-basierten Automatisierungen zur Beschleunigung wissensintensiver Kundenprozesse
• Bereitstellen und Überwachen von Modellen in der Produktion mit Drift-Erkennung, Leistungsüberwachung und Multi-Umgebungsfreigabeverwaltung (Dev → Staging → Prod)
• Direkte Zusammenarbeit mit Kundenvertretern – von Compliance-Experten bis zu Ingenieurteams – Bereitstellung von Dokumentation, Wissenstransfer und langfristiger Befähigung

Ihr Capco-Fit:

• Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung: Python, Spark, CI/CD, containerisierte Bereitstellungen (Kubernetes) und produktionsgerechte Pipeline-Orchestrierung (Airflow oder Äquivalent)
• Tiefe Kenntnisse in Data Science: Feature Engineering in großem Maßstab, statistische Modellierung, Versuchsdesign, Modell-Erklärbarkeit (z.B. Shapley-Werte) und Schwellenwertkalibrierung unter geschäftlichen Einschränkungen
• Praktische ML-Erfahrung: baumbasierte Methoden, neuronale Netze, Ensemble-Design, Hyperparameter-Optimierung, Kreuzvalidierung und Out-of-Time-Tests
• Praktische GenAI-Erfahrung: LLM-Integration, Prompt-Engineering, RAG-Architekturen und agentische Workflows zur Automatisierung wissensintensiver Prozesse
• Fließendes Deutsch und starke kommunikationsfähigkeiten im Kundenkontakt, mit der Fähigkeit, auditbereite Dokumentation für regulierte Umgebungen zu erstellen

Wenn sich das nach Ihnen anhört, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören. Dies ist eine Gelegenheit, einen Unterschied zu machen und zu einem sehr erfolgreichen Unternehmen mit einer signifikanten Wachstumsdynamik beizutragen.