Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und ML-Modelle für innovative Anwendungen.
- Unternehmen: STARK, ein revolutionäres Unternehmen im Bereich Verteidigungstechnologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen in einem schnell wachsenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft autonomer Systeme und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Daten- und ML-Engineering sowie Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Haben Sie die Fähigkeiten, um diese Stelle zu besetzen? Lesen Sie die vollständige Beschreibung unten und bewerben Sie sich noch heute.
Über uns: STARK ist ein neues Unternehmen im Bereich Verteidigungstechnologie, das die Art und Weise revolutioniert, wie autonome Systeme in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Wir entwerfen, entwickeln und produzieren hochleistungsfähige unbemannte Systeme, die softwaredefiniert, massenhaft skalierbar und kosteneffektiv sind – und den Betreibern einen entscheidenden Vorteil in umkämpften Umgebungen bieten.
Wir konzentrieren uns darauf, einsatzbereite, hochleistungsfähige Systeme zu liefern – keine zukünftigen Versprechen. In einer Zeit steigender Bedrohungen stärkt STARK den technologischen Vorsprung der NATO-Verbündeten und ihrer Partner, um Aggressionen abzuschrecken und Europa heute zu verteidigen.
Über das Team: Das Operations Excellence-Team gehört zur COO-Organisation und fungiert als strategischer Partner für Manager, Teamleiter und Kollegen bei Stark. Durch die Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse, die Leitung kritischer Projekte und die Förderung kontinuierlicher Prozessverbesserungen helfen wir der Organisation, effizienter zu arbeiten, effektiv zu skalieren und ihre Ziele schneller zu erreichen.
Als individueller Beitragender übernehmen Sie die Verantwortung für komplexe Initiativen mit erheblichem Geschäftseinfluss. In enger Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern haben Sie die Möglichkeit, wichtige Entscheidungen zu beeinflussen, zentrale Betriebsprozesse zu gestalten und direkt zum Erfolg eines der am schnellsten wachsenden Einhörner Europas beizutragen.
Ihre Mission: Als Data & Machine Learning Engineer sind Sie für die Dateninfrastruktur und die Entwicklung von ML-Modellen für die KI-Anwendungsfälle des OAA-Teams verantwortlich. Sie bauen die Pipelines, die Modelle mit sauberen, zuverlässigen Daten aus operativen Systemen und Backoffice-Quellen versorgen, setzen Modelle in Produktion um und stellen sicher, dass sie zuverlässig funktionieren – von der Ertragsvorhersage in der Produktion bis zur Anomalieerkennung in Finanzdaten.
Verantwortlichkeiten:
- Entwurf und Aufbau von Datenpipelines aus operativen (MES, ERP) und Backoffice-Quellen zur Speisung von ML-Modellen
- Entwicklung von ML-Modellen für Produktions- und Backoffice-Anwendungsfälle – von der Experimentierung bis zur Produktionsbereitstellung
- Bereitstellung von Modellen in der Produktion: Infrastruktur, Überwachung, Drift-Erkennung und Retraining-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem OAA-Leiter und Stakeholdern zur Abgrenzung und Validierung von ML-Anwendungsfällen – Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, ROI
- Zusammenarbeit mit dem Automatisierungsingenieur zur Integration von Modellausgaben in automatisierte Workflows
- Wartung und Verbesserung der bereitgestellten Modelle, während sich Datenverteilungen und betriebliche Bedingungen weiterentwickeln
- Dokumentation von Datenpipelines, Modellarchitekturen, Merkmalsdefinitionen und Bereitstellungskonfigurationen
Qualifikationen:
- 4–7 Jahre Erfahrung in der Daten- oder ML-Engineering
- Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion: nicht nur Forschung oder Notebook-Arbeit
- Python: Kernsprache für Datenengineering und ML-Entwicklung
- SQL: Datenextraktion, Validierung und Pipeline-Entwicklung
- ML-Frameworks: scikit-learn, PyTorch oder gleichwertig
- MLOps-Grundlagen: Modellversionierung, Bereitstellung, Überwachung, Retraining
- MSc in Data Science, Informatik, Statistik oder gleichwertig
Nice to have:
- Datenpipeline-Tools: Airflow, dbt oder gleichwertig
- Cloud-Datenplattformen: AWS, GCP oder Azure
- Erfahrung mit industriellen, zeitbasierten oder Backoffice-Finanzdaten
Data & Machine Learning Engineer (All genders) Arbeitgeber: Jackalope Digital LLC
Als Personalreferent (m/w/d) in München profitieren Sie von einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Flexibilität und Teamgeist fördert. Unsere flachen Hierarchien und kurzen Entscheidungswege ermöglichen Ihnen, aktiv an der Gestaltung von HR-Prozessen mitzuwirken und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln. Zudem bieten wir ergonomische Arbeitsplätze und zahlreiche Gesundheitsangebote, um Ihr Wohlbefinden zu unterstützen.
