Machine Learning Engineer

Wir suchen derzeit einen Machine Learning Engineer in Deutschland. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an der Spitze der angewandten künstlichen Intelligenz zu arbeiten, indem skalierbare Machine Learning-Systeme in einer vollständig remote, globalen Umgebung entworfen und implementiert werden. Sie werden zur Entwicklung von leistungsstarken AI/ML-Pipelines und -Diensten beitragen, die produktionsreife Anwendungen in verschiedenen Bereichen unterstützen. Die Position umfasst die Arbeit mit cloud-nativen Architekturen und modernen AI-Frameworks, einschließlich großer Sprachmodelle und Deep Learning-Systeme. Sie werden Teil eines internationalen Engineering-Teams sein, das Autonomie, Innovation und Verantwortung für End-to-End-Lösungen schätzt. Die Umgebung fördert Experimentieren, kontinuierliches Lernen und praktisches Problemlösen in mission-kritischen Systemen. Dies ist eine ideale Rolle für Ingenieure, die leidenschaftlich daran interessiert sind, robuste, skalierbare und intelligente Systeme zu entwickeln, die auf Produktionsniveau arbeiten.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen, Entwickeln und Warten von skalierbaren AI/ML-Diensten und -Pipelines in cloud-basierten Umgebungen.
• Erstellen und Optimieren von Machine Learning-Workflows, einschließlich Datenvorbereitung, -kuratierung, -annotation, -training, -validierung und -bereitstellung.
• Beitragen zu Forschungs- und Entwicklungsinitiativen, die aufkommende AI-Frameworks, Modelle und Technologien betreffen.
• Bereitstellen und Unterstützen von produktionsreifen Machine Learning-Systemen mit starkem Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Leistung.
• Fehlerbehebung und Lösung von Problemen in mission-kritischen Produktionsumgebungen mit einem End-to-End-Eigentumsansatz („Sie bauen es, Sie betreiben es“).
• Entwickeln von vision-basierten AI-Lösungen, einschließlich Objekterkennung, Bildsegmentierung, Kennzeichnung und Klassifizierungsaufgaben.
• Zusammenarbeiten mit funktionsübergreifenden und verteilten Teams, um qualitativ hochwertige, produktionsbereite AI-Lösungen zu liefern.
• Kontinuierliche Verbesserung der Systemarchitektur, Modellleistung und Betriebseffizienz durch Experimentieren und Optimierung.

Anforderungen:

• 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Python-Entwicklung.
• 4+ Jahre Erfahrung in Machine Learning, Deep Learning oder großen sprachmodellbasierten Systemen.
• Starke Erfahrung mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise AWS) zum Erstellen und Bereitstellen von AI/ML-Pipelines.
• Erfahrung im Entwerfen skalierbarer Workflows für Datenaufnahme, -verarbeitung, -kennzeichnung und sichere Speicherung für das Modelltraining.
• Nachgewiesene Erfahrung im Training, Feintuning, Testen und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Solides Verständnis von Computer Vision-Techniken wie Objekterkennung, Segmentierung und Bildklassifizierung.
• Starke Problemlösungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, skalierbare, fehlertolerante und effiziente Systeme zu entwerfen.
• Erfahrung in der unabhängigen und kollaborativen Arbeit in verteilten, remote-first Teams.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten für eine effektive Zusammenarbeit über globale Engineering-Teams hinweg.
• Vertrautheit mit Tools wie AWS SageMaker, AWS Bedrock oder NVIDIA AI-Plattformen ist von Vorteil.
• Erfahrung mit Medien-, Audio-, Video- oder Bildverarbeitungs-Workflows wird als Vorteil angesehen.

Vorteile:

• Wettbewerbsfähige Vergütung basierend auf Fähigkeiten und Erfahrungen, mit leistungsabhängigen Anpassungen.
• Vollständig remote Arbeit mit flexibler Planung über globale Zeitzonen hinweg.
• Gelegenheit, mit modernster AI-, ML- und Cloud-Technologie zu arbeiten.
• Unterstützung für kontinuierliches Lernen und berufliche Entwicklung, einschließlich bezahlter Schulungsmöglichkeiten.
• Einblick in herausfordernde, hochwirksame Projekte in einer globalen Engineering-Umgebung.
• Langfristige Engagements mit einem stetigen Fluss an bedeutungsvoller und technisch herausfordernder Arbeit.
• Anerkennung und Belohnungen basierend auf Leistung und Beitrag.
• Freiheit, von überall mit einer stabilen Internetverbindung zu arbeiten.
• Inklusive und vielfältige internationale Teamkultur.