Machine Learning Engineer (m/f/d)

Digitalisierung und Energiewende in einem Satz? Das ist es, was wir bei Green Fusion tun! Unsere Software optimiert Heizsysteme im Immobiliensektor und hilft, den Klimawandel durch Digitalisierung und Automatisierung zu bekämpfen. Wir reduzieren Emissionen und Energieverbrauch und treiben aktiv die Energiewende voran.

Aufgaben: Als ML Engineer unterstützen Sie unser Team für Sektor-Kopplung beim Aufbau der nächsten Generation intelligenter Energiemanagementsysteme (EMS). Sie ermöglichen hochgenaue Modellvorhersagen und Optimierungen durch langfristiges Lernen aus unseren Daten, um jeden Tag Energie zu sparen. Sie entwerfen und verbessern maschinelle Lernmodelle für Zeitreihenprognosen und nichtlineare Optimierung und bringen diese von der Konzeption bis zur Bereitstellung. Durch die Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Energieingenieuren bringen Sie Prognose- und Optimierungsmodelle in unsere EMS-Produktionsumgebung (Cloud und Edge). Sie pflegen und verbessern ML-Pipelines (mit Tools wie Prefect und MLFlow), um den gesamten Modelllebenszyklus zu unterstützen – von der Experimentverfolgung bis zum Training und zur Validierung. Sie fungieren als Hüter unserer Daten und stellen sicher, dass das Feature Engineering für Zeitreihen, Asset-Telemetrie und Marktdaten robust ist. Außerdem leiten Sie die Überwachung der Modellqualität, behandeln Konzeptdrift und Leistungsbewertung. Sie führen die Entwicklung digitaler Zwillinge und Simulationsumgebungen an, um sicher zu testen, wie unser EMS mit Komponenten interagiert, bevor sie mit echter Hardware in Berührung kommen. Sie arbeiten mit Embedded- und Plattformteams zusammen, um Ihre Arbeit in das GreenBox-Edge-Gerät und Backend-Services zu integrieren.

Anforderungen: Wir wissen, dass niemand zu 100 % auf eine Stellenbeschreibung passt. Wenn Sie sich in den meisten dieser Punkte wiedererkennen und leidenschaftlich für unsere Mission sind, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören! Sie bringen einen starken Hintergrund in Python und maschinellem Lernen mit, mit praktischer Erfahrung in der Entwicklung, dem Testen und der Wartung von Modellen in containerisierten Produktionsumgebungen (z. B. Docker, AWS). Sie sind mit dem gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens vertraut, von Training über Bereitstellung bis hin zur Überwachung, und haben Erfahrung mit MLOps-Tools wie Prefect, MLflow oder ähnlichen Plattformen. Sie haben Erfahrung in der Zeitreihenprognose und nichtlinearer Optimierung und idealerweise haben Sie mit stochastischer modellprädiktiver Kontrolle oder probabilistischen Prognosetechniken gearbeitet. Sie sind neugierig, wie physikalische und Energiesysteme funktionieren, von Wärmepumpen bis zu Strommärkten, und erkennen die Bedeutung der Validierung von Algorithmen, die reale Hardware steuern. Sie arbeiten gerne mit funktionsübergreifenden Teams (Energie, Backend, Embedded) zusammen und können technische Konzepte klar an verschiedene Interessengruppen kommunizieren.

Bonuspunkte: Sie bringen Erfahrung mit Reinforcement Learning, IoT/Edge-Bereitstellungen oder Energiemanagementsystemen (EMS) mit – ein Plus, aber kein Muss.

Vorteile: Flexible Arbeitszeitmodelle, Homeoffice und Remote-Arbeit. Fortlaufende Schulungsmöglichkeiten – sei es durch berufliche Herausforderungen, unsere offene Feedbackkultur oder gesponserte Schulungsprogramme, es gibt immer Möglichkeiten zu lernen und zu wachsen. Mitarbeiterbenefits wie Urban Sports Club oder Become1. Direkter Einfluss durch Ihren Job – bei uns können Sie aktiv zur Energiewende beitragen und jeden Tag gegen den Klimawandel kämpfen. Wir schätzen unser Team – deshalb sind regelmäßige Teamevents für uns sehr wichtig. Das beste Team, das Berlin zu bieten hat – und vielleicht sogar darüber hinaus. Glauben Sie nicht? Dann überzeugen Sie sich selbst und bewerben Sie sich jetzt!

Während wir heute noch als Pioniere gelten, können wir bald mit Ihnen den Markt dominieren! Zuerst in der DACH-Region, dann in ganz Europa. Sie können ein motiviertes, aufgeschlossenes und dynamisches Umfeld erwarten, das leidenschaftlich und ehrgeizig daran arbeitet, die Energiewende aktiv zu gestalten – ein Ziel, das nur gemeinsam erreicht werden kann! Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung – Fernanda wird sich mit Ihnen in Verbindung setzen!