Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwicklung und Deployment von ML-Modellen sowie Aufbau automatisierter ML-Pipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das ML-Modelle in Produktivprozesse integriert.
- Vorteile: Remote-Arbeit, flexible Zeiteinteilung und kostenlose Weiterbildungskurse.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und eine starke Lernkultur warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und bringe intelligente Lösungen in die Realität.
- Qualifikationen: Sehr gute Python- und ML-Kenntnisse sowie Erfahrung mit MLOps-Umgebungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Über Datamics
Wir bringen ML‑Modelle zuverlässig in Produktivprozesse – technisch sauber, transparent und nachhaltig. Gleichzeitig gestalten wir die Data‑Community aktiv mit (z. B. MLCon, Kursentwicklung, Hochschulformate). Unser Circle of Knowledge sorgt für einen fruchtbaren Austausch: MLOps‑Patterns, Feature Engineering und Modellvalidierung aus Projekten werden zu Lerninhalten – während neue Methoden aus Weiterbildungen direkt in produktive ML‑Pipelines zurückfließen.
Über das Projekt
Du arbeitest in einem groß angelegten Daten‑Transformationsprogramm eines führenden Unternehmens, das seine Datenlandschaft modernisiert und übergreifend nutzbar macht. Gemeinsam entwickeln wir eine skalierbare Plattform, in der Datenprodukte, Schnittstellen und klare Verantwortlichkeiten zentral sind. Deine Rolle trägt dazu bei, die technische Grundlage für moderne Analytics‑, Automatisierungs‑ und Reporting‑Use‑Cases zu schaffen.
Aufgaben
- Entwicklung, Training & Deployment von ML‑Modellen
- Aufbau automatisierter ML‑Pipelines (Databricks/MLflow)
- Feature Engineering auf kuratierten Datenprodukten
- Monitoring, Versionierung & Qualitätsvalidierung
Qualifikation
Dein Profil
- Sehr gute Python‑ & ML‑Skills
- Erfahrung mit ML‑Pipelines/MLOps‑Umgebungen
- Plus: Zeitreihen/Forecasting
- Team‑ und Qualitätsorientierung
Benefits
Was wir bieten
- Remote, freie Zeiteinteilung soweit projektabhängig möglich, Arbeiten von überall
- Corporate Benefits
- Flache Hierarchien & Lernkultur
- Kostenlose Datamics‑Kurse (Udemy)
- Dozententätigkeit / Workshops bei Interesse
Wenn du Machine Learning nicht nur als Modellbau, sondern als ganzheitlichen Prozess verstehst und Freude daran hast, intelligente Lösungen in die Realität zu bringen, möchten wir dich unbedingt kennenlernen. Lass uns gemeinsam ML‑Standards entwickeln, die echten Mehrwert erzeugen.
AI / ML Engineer (m/w/d) Machine Learning & Data Products Arbeitgeber: Datamics GmbH
Datamics ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine innovative und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Datenprodukte weiterentwickeln können. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit, remote zu arbeiten, und einer starken Lernkultur durch kostenlose Kurse und Workshops fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem ermöglicht der Austausch im Circle of Knowledge einen fruchtbaren Dialog über aktuelle Trends und Technologien, was Datamics zu einem attraktiven Ort für talentierte Fachkräfte macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI / ML Engineer (m/w/d) Machine Learning & Data Products erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen zu machen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning! Sprich über aktuelle Trends und Technologien in deinem Vorstellungsgespräch. Das zeigt, dass du am Puls der Zeit bist und wirklich interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, talentierte Leute wie dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI / ML Engineer (m/w/d) Machine Learning & Data Products mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Machine Learning sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für diese Rolle interessierst und was dich motiviert.
Betone deine Skills:Stell sicher, dass du deine Python- und ML-Kenntnisse klar hervorhebst. Zeig uns konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Erfahrung mit ML-Pipelines und MLOps belegen. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Erfahrungen und Qualifikationen zu präsentieren. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Datamics GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Mission und den Werten des Unternehmens vertraut. Informiere dich über ihre Projekte im Bereich Machine Learning und Data Products, um zu zeigen, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Vision des Unternehmens teilst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, ML-Pipelines und MLOps demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse und deine Neugierde. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie sie den Austausch innerhalb der Data-Community fördern.
✨Technische Vorbereitung
Da die Rolle technische Fähigkeiten erfordert, solltest du dich auf mögliche technische Fragen oder Aufgaben vorbereiten. Übe das Erklären von Konzepten wie Feature Engineering oder Modellvalidierung, um deine Expertise zu demonstrieren.
