Machine Learning Engineer (m/f/x)

Vier Modelle sind heute in Produktion. Bis Mitte 2027 sollen es fünfzehn bis zwanzig sein. Die gemeinsame Pipeline, die sie dorthin bringt, muss stabil sein – und Sie sind für alles nach der Übergabe verantwortlich: Verpackung, Bereitstellung, Drift-Erkennung und die Entscheidung, ob ein Modell einsatzbereit ist.

Standort: Berlin Schöneberg – Sie arbeiten in unserem Büro, hybrid mit 3 Tagen im Büro und 2 Tagen Homeoffice.

Über uns: CarOnSale ist die KI-gestützte Plattform für den B2B-Gebrauchtwagenhandel in Europa. Über 40.000 Käufer aus mehr als 20 Ländern handeln auf unserer Plattform – und 85 % des Bestands sind exklusiv für uns. Wir verbinden Software, Preisinformationen, Logistik und Finanzierung in einer Schicht – als Betriebssystem für eine gesamte Branche.

Eine Plattform. Ein Gewinnmotor.

Die Plattform, die Sie aufbauen:

Unser maschinelles Lernen läuft auf einer gemeinsamen, zentralen Plattform – nicht auf einer separaten Pipeline pro Modell. Fünf kanonische Phasen: Datenextraktion, Validierung, Transformation, Training und Evaluierung. Ein Snowflake-Datenlager speist einen von SageMaker verwalteten Feature Store, und Modelle erreichen die Produktion über regulierte CI/CD-Promotion-Lanes auf Terraform-verwalteter AWS-Infrastruktur. Ihre Aufgabe ist es, innerhalb dieser Struktur zu bauen und sie stärker zu machen, sodass das nächste Modell weniger kostet als das letzte.

Ihre Verantwortlichkeiten:

• Sie sind für Modelle von der Übergabe bis zur Produktion verantwortlich: Verpackung, Bereitstellung, Überwachung und die Entscheidung, ob ein Modell bereit ist, eingesetzt zu werden.
• Sie halten Produktionsmodelle zuverlässig – Drift-Erkennung, Leistungsüberwachung, Alarmierung und Incident-Response, wenn sich etwas ändert.
• Sie sind für den Servier- und Inferenzpfad verantwortlich: angepasste Pipeline-Artefakte, Inferenz-Einstiegspunkte, Überwachungs-Hooks und Parität des Feature Stores.
• Sie überprüfen das Modell-Design und die Evaluierungsmethodik, bevor etwas versendet wird, und erkennen Datenleckagen, Rückblickfehler und schwache Evaluierungen während der Entwicklung, solange sie noch kostengünstig zu beheben sind.
• Sie erweitern die gemeinsame Plattform, damit sie für jedes Modell nützlich bleibt, ohne dass projektspezifische Logik in den gemeinsamen Code eindringt.
• Sie setzen die Ingenieurstandards, auf denen die Plattform skaliert, während sie sich im Unternehmen ausbreitet.

Was Sie mitbringen:

• Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Produktion von maschinellem Lernen, mit echtem Eigentum an Modellen nach der Übergabe – nicht nur deren Training.
• Starke Python-Kenntnisse: typisierter, getesteter, produktionsreifer Code, und Sie überprüfen die Arbeit anderer.
• Genug Tiefe im maschinellen Lernen, um eine Pipeline hinsichtlich Problemformulierung, Merkmalsengineering, Modellauswahl und Evaluierungsmethodik herauszufordern.
• Praktische Erfahrung mit einer verwalteten ML-Plattform – SageMaker, Vertex AI, Databricks oder Azure ML – sowie Feature Stores, CI/CD für maschinelles Lernen, AWS und Terraform.
• Eine KI-native Arbeitsweise: Sie nutzen aktiv Tools wie Claude, ChatGPT oder Copilot in Ihrer täglichen Arbeit.
• Englischkenntnisse auf C1-Niveau, schriftlich und mündlich. Deutsch ist nicht erforderlich – wir arbeiten auf Englisch.

Schön zu haben:

• Snowflake und dbt – Sie können beides hier lernen.
• Erfahrung in der Mentoring von Kollegen oder in der Überprüfung ihrer Arbeit.
• Komfortable Bedienung in Bereichen, in denen die Antwort noch nicht definiert ist.

Was Sie von uns erwarten können:

• Hybrides Arbeiten: 3 Tage im Büro, 2 Tage remote – plus 25 „Work from Anywhere“-Tage pro Jahr.
• 28 Tage Jahresurlaub.
• 2× jährliche Karriere- und Entwicklungsgespräche.
• Betriebliche Altersvorsorge mit 20 % Arbeitgeberbeitrag.
• FitX-Mitgliedschaft oder Zuschuss zum Urban Sports Club.
• Virtuelle Aktienoptionen – Anteil am Aufschwung.
• Moderne IT-Ausstattung für Ihre tägliche Arbeit.
• Strukturiertes Onboarding mit Buddy-Programm und sozialen Veranstaltungen.
• Lebendige Vielfalt: aktives Frauennetzwerk, Meditations- und Gebetsraum, hundefreundliches Büro.