(Senior) ML Engineer

Clue ist mehr als nur ein Arbeitsplatz. Unsere Arbeit befähigt Frauen und Menschen mit Zyklen, informiertere Entscheidungen über ihre Gesundheit zu treffen. Wir brechen Barrieren, Mythen und Tabus ab. Unser Arbeitsplatz ist agil, vielfältig und voller Wachstumschancen.

Als (Senior) Machine Learning Engineer spielen Sie eine Schlüsselrolle dabei, wie angewandtes maschinelles Lernen verantwortungsbewusst aufgebaut und betrieben wird. Die Rolle ist im Datenteam angesiedelt und arbeitet funktionsübergreifend mit Wissenschaft, Produkt- und Plattformteams. Sie werden an wissenschaftlich fundierten ML-Anwendungsfällen arbeiten, die auf longitudinalen und spärlichen Gesundheitsdaten basieren, und zu benutzerorientierten Funktionen beitragen, die hohe Anforderungen an Korrektheit, Sicherheit und regulatorische Konformität stellen.

Sie werden in einer zielorientierten, kollaborativen Umgebung arbeiten, in der Ihr technisches Engagement direkt die Mission von Clue, das Vertrauen der Nutzer und die langfristige Produktstrategie unterstützt.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen, entwickeln und warten von wissenschaftlich fundierten maschinellen Lernmodellen für Anwendungsfälle mit longitudinalen und spärlichen Daten
• Wissenschaftliches Denken auf Modellgestaltung und -validierung anwenden, um sicherzustellen, dass Modellannahmen, Einschränkungen und Ergebnisse mit dem aktuellen wissenschaftlichen Verständnis übereinstimmen
• Mit Zyklusverfolgungsdaten, biometrischen Signalen und anderen gesundheitsbezogenen Datenquellen arbeiten, um robuste Modelle zu erstellen und zu bewerten
• Wissenschaftliche und Forschungsinsights in produktionsbereite ML-Systeme in enger Zusammenarbeit mit dem Wissenschaftsteam übersetzen
• Den gesamten ML-Lebenszyklus besitzen, einschließlich Training, Bewertung, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Iteration in der Produktion
• ML-Betriebspraktiken definieren und weiterentwickeln, um sicherzustellen, dass Modelle zuverlässig, beobachtbar, reproduzierbar und über die Zeit wartbar sind
• Die Verfügbarkeit und Qualität von Dateninputs, Testdatensätzen und Evaluierungspipelines in Zusammenarbeit mit Daten- und Engineering-Teams sicherstellen
• Gesundheitsspezifische ML-Modelle mit anderen KI-Komponenten integrieren
• Sicherstellen, dass ML-Systeme in Übereinstimmung mit Datenschutz-, Sicherheits- und regulatorischen Erwartungen (z.B. DSGVO, EU AI Act) entwickelt und betrieben werden

Was wir suchen:

• Fortgeschrittene Abschlüsse (PhD bevorzugt) in Maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, Informatik oder einem Lebenswissenschaftsbereich (z.B. Biologie, biomedizinische Wissenschaften), fokussiert auf Gesundheits-, biologische oder physiologische Daten
• Nachgewiesene Fähigkeit, wissenschaftliches Denken auf die Gestaltung, Validierung und Interpretation von maschinellen Lernmodellen anzuwenden, einschließlich unabhängiger Bewertung wissenschaftlicher Annahmen und Einschränkungen
• Akademische oder angewandte Forschungserfahrung mit spärlichen, longitudinalen oder gesundheitsbezogenen Daten (zum Beispiel: durch eine Dissertation oder Veröffentlichungen)
• Mehrjährige Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen in Produktions- oder produktionsnahen Umgebungen
• Starke Grundlagen in statistischen Methoden und angewandtem maschinellen Lernen
• Praktische Erfahrung mit ML Ops-Praktiken, einschließlich Bereitstellung, Überwachung, Reproduzierbarkeit und Management des Modelllebenszyklus
• Erfahrung mit cloudbasierter Infrastruktur, vorzugsweise AWS
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar an funktionsübergreifende Stakeholder zu kommunizieren
• Erfahrung in regulierten Umgebungen ist ein großer Vorteil

Wir erkennen an, dass starke Kandidaten möglicherweise nicht alle Anforderungen erfüllen und ermutigen Bewerbungen von Personen mit tiefgehender wissenschaftlicher und angewandter ML-Erfahrung.

Arbeiten bei Clue:

Bei Clue pflegen wir eine Kultur, die Vielfalt, Inklusion und Zusammenarbeit schätzt. Wir glauben daran, einen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem sich jeder befähigt fühlt, beizutragen, zu wachsen und einen Unterschied zu machen.

Was wir bieten:

• 27+ Tage bezahlter Urlaub
• Mitgliedschaft im Urban Sports Club
• Berufliche & persönliche Entwicklung: Zugang zu einem speziellen Entwicklungsbudget und Ressourcen, um in Ihrer Rolle zu wachsen
• Bürofläche: Ein lebendiges Büro im Herzen Berlins, wo Zusammenarbeit und Innovation stattfinden
• Hybrides Arbeitsmodell: Die Flexibilität, von zu Hause aus zu arbeiten, während Sie eine starke Verbindung zum Team aufrechterhalten

Gut zu wissen:

• Hauptstandort: Berlin
• Beschäftigungsart: Vollzeit
• Bericht an: Direktor der Daten