Senior / Staff Data & ML Engineer in Baunatal

Wir bauen die Intelligenzschicht hinter Superscale auf – und wir brauchen jemanden, der rohe Daten in einen unfairen Vorteil verwandeln kann. Als unser Senior/Staff Data & ML Engineer sind Sie für den gesamten Datenstapel verantwortlich: vom Aufbau des Data Warehouses, das Produkt- und Geschäftsentscheidungen unterstützt, bis hin zur Entwicklung von ML-Modellen, die unsere KI-generierten Anzeigen besser machen als alles andere auf dem Markt. Sie werden mit einem großen proprietären Datensatz arbeiten – der Art von Schutz, von dem die meisten Startups nur träumen können. Dies ist eine grundlegende Einstellung. Sie werden gestalten, wie wir Daten im Unternehmen sammeln, strukturieren und nutzen – von Produktanalysen und Trichtereinblicken bis hin zu prädiktiven Modellen, die unseren Kunden helfen, erfolgreich zu sein. Wenn Sie der Ingenieur sind, der sich darauf freut, eine Datenplattform von Grund auf neu aufzubauen und diese dann zu nutzen, um ML-Funktionen zu liefern, die den Umsatz steigern, ist dies Ihre Rolle.

Wir glauben an die Einstellung von Breite und den Aufbau von Hebelwirkung durch KI-Tools. Sie werden ein Vollspektrum-Ingenieur sein, der Codierungsagenten und moderne Tools verwendet, um mit 10-facher Leistung eines traditionellen Teams zu arbeiten.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwerfen und Erstellen unseres Data Warehouses von Grund auf auf cloud-nativer Infrastruktur, um die einzige Quelle der Wahrheit für Produkt-, Marketing- und Kundendaten zu schaffen.
• Architektur von Datenpipelines, die das gesamte Bild erfassen: Benutzertrichter, Produktnutzung, Leistung von KI-Agenten und Kampagnenergebnisse.
• Entwicklung von ML-Modellen, die unseren proprietären Datensatz für Werbemittel nutzen, um leistungsstärkere Assets zu generieren – Datenvolumen in Produktqualität umzuwandeln.
• Aufbau prädiktiver Systeme, die die Leistung von Werbekampagnen vorhersagen, nicht nur einzelne Asset-Metriken – und den Kunden helfen, Budgets zuzuweisen, bevor sie sie ausgeben.
• Integration und Analyse von Daten der Werbeplattform aus verbundenen Meta- und TikTok-Konten, um plattformübergreifende Einblicke zu gewinnen, die kein einzelnes Plattform-Tool bieten kann.
• Erstellung robuster Datenmodelle und APIs, die Einblicke für das Produktteam, KI-Agenten und Endbenutzer zugänglich machen.
• Einrichtung von Datenqualitätsrahmen, Überwachung und Beobachtbarkeit, damit das Team den Zahlen vertraut.
• Enge Zusammenarbeit mit Produkt und Engineering, um Daten- und ML-Funktionen direkt in das Produkterlebnis einzubetten.
• Bewertung und Annahme moderner Datenwerkzeuge (dbt, Airflow, Dagster usw.) – Auswahl dessen, was für unser Wachstum und unsere Richtung geeignet ist, nicht was gerade im Trend liegt.

Anforderungen:

• 5+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, mit praktischer ML/Datenwissenschaft – Sie haben Pipelines gebaut und Modelle in der Produktion trainiert.
• Starke Grundlagen in SQL, Python und modernen Datenstapel-Tools (Warehouses, Orchestrierung, Transformation).
• Erfahrung im Entwerfen von Data Warehouses oder Lakehouses von Grund auf oder nahezu von Grund auf – Sie wissen, wie man architektonische Entscheidungen trifft, die skalieren.
• Nachgewiesene Fähigkeit, ML-Modelle von Prototypen in die Produktion zu bringen, einschließlich Feature Engineering, Training, Bewertung und Bereitstellung.
• Vertrautheit mit Cloud-Infrastruktur (AWS bevorzugt) und containerisierten Umgebungen.
• Erfahrung mit APIs von Werbeplattformen und Marketing-/Kampagnendaten ist ein großer Vorteil.
• Sie denken in Systemen, nicht nur in Skripten – Ihnen liegt Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und saubere Abstraktionen am Herzen.
• AI-native Arbeitsweise: Sie nutzen aktiv LLMs, Codierungsagenten und Automatisierungstools, um Ihre Leistung zu steigern.

Schön zu haben:

• Erfahrung mit NLP- oder Computer Vision-Modellen, die auf kreative/Werbeinhalte angewendet werden.
• Hintergrund in Ad Tech, MarTech oder Performance-Marketing-Analytik.
• Vertrautheit mit der Verarbeitung von Echtzeitdaten und Streaming-Architekturen.
• Erfahrung in einem frühen oder schnell wachsenden Startup, in dem Sie grundlegende Systeme aufbauen mussten.
• Beiträge zu Open-Source-Daten- oder ML-Projekten.

Was wir bieten:

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen in einem schnell wachsenden KI-Unternehmen.
• Flexible Remote- oder Hybrid-Arbeitsanordnung.
• Großzügige bezahlte Freizeit und Unternehmensfeiertage.
• Budget für berufliche Entwicklung für Konferenzen, Kurse und Zertifizierungen.
• Greenfield-Möglichkeit – Sie übernehmen keine veralteten Systeme, sondern bauen das Fundament auf.
• Ein Team, das horizontale Fähigkeiten über enge Spezialisierung schätzt und in Tools investiert, die jeden effektiver machen.
• Direkter Einfluss auf Produkt- und Geschäftsergebnisse – Ihre Modelle werden an Kunden ausgeliefert.

Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Kandidaten aller Hintergründe willkommen heißt.