Senior ML Backend Engineer

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior ML Backend Engineer mit Sitz in Österreich. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, die Machine-Learning-Infrastruktur hinter fortschrittlichen Lösungen für Immobilienintelligenz aufzubauen und weiterzuentwickeln. Sie kombinieren starke Backend-Engineering-Expertise mit Machine-Learning-Operationen, um skalierbare Plattformen für Training, Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung zu schaffen. In Zusammenarbeit mit Machine-Learning-Ingenieuren, Forschern und Softwareteams helfen Sie, innovative Modelle von Experimenten in zuverlässige Produktionssysteme zu überführen.

Die Position umfasst cloud-native Technologien, verteiltes Rechnen, Automatisierung, Beobachtbarkeit und verantwortungsvolle KI-Praktiken. Sie werden auch KI-gestützte Engineering-Tools und moderne Technologien erkunden, die die Entwicklungseffizienz und die betriebliche Leistung verbessern. Ihre Arbeit trägt zu Lösungen bei, die Erkenntnisse aus großflächigen Luft- und Satellitenbildern generieren und Organisationen dabei helfen, Klima- und wirtschaftliche Risiken besser zu verstehen.

Verantwortlichkeiten

• Aufbau, Wartung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Machine-Learning-Infrastruktur zur Unterstützung der Modellentwicklung, des Trainings, der Evaluierung, der Bereitstellung und der Überwachung.
• Entwurf zuverlässiger, kosteneffektiver ML-Pipelines, Plattformen und Engineering-Tools für großangelegte Workloads.
• Partnerschaft mit Machine-Learning-Ingenieuren und Forschern, um neue Modelle und Ansätze von Prototypen in produktionsbereite Systeme zu überführen.
• Entwicklung von Automatisierung, Tests, Beobachtbarkeit, Überwachung, Reproduzierbarkeit, Datenherkunft und Governance-Funktionen über ML-Umgebungen hinweg.
• Bewertung und Integration neuer Datenquellen, Technologien, Plattformen und Tools, die die Modellleistung und die betriebliche Effizienz verbessern können.
• Zusammenarbeit mit Softwareengineering, Technologie, Produkt- und kommerziellen Stakeholdern zur Bereitstellung skalierbarer Machine-Learning-Lösungen.
• Anwendung von KI-gestützten Entwicklungstools, Codierungsassistenten und LLM-basierten Agenten zur Automatisierung von Arbeitsabläufen und Verbesserung der Ingenieureffizienz.
• Sicherstellung, dass Machine-Learning-Systeme Sicherheits-, Governance-, verantwortungsvolle KI- und Modellrisikomanagementstandards erfüllen.
• Identifizierung technischer Kompromisse und Mitwirkung an architektonischen Entscheidungen bezüglich Infrastruktur-Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Leistung und Kosten.

Anforderungen

• Senior-Level Backend-Softwareengineering-Erfahrung mit einem starken Verständnis für Machine Learning und einem nachgewiesenen Interesse an der Entwicklung tieferer ML-Expertise.
• Erfahrung im Entwerfen, Bauen und Warten von Machine-Learning-Infrastrukturen, Plattformen und Tools für großangelegtes Training, Evaluierung und Bereitstellung.
• Starke Kenntnisse in Python und modernen Machine-Learning-Engineering-Tools, einschließlich Deep-Learning-Frameworks, Experimentverfolgung, Versionskontrolle, Containerisierung und automatisierten Workflows.
• Praktische Erfahrung mit MLOps-Praktiken wie CI/CD, Modellüberwachung, Reproduzierbarkeit, Datenherkunft, Modellgovernance und Produktionsoperationen.
• Nachgewiesene Erfahrung mit cloud-nativen Technologien, Kubernetes, verteilten Rechenumgebungen und skalierbarer Infrastruktur zur Unterstützung von Machine-Learning-Workloads.
• Demonstriertes Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz und praktische Erfahrung mit KI-Tools, Codierungsassistenten und LLM-basierten Agenten zur Verbesserung von Ingenieurarbeitsabläufen.
• Erfahrung in der Implementierung von KI-gestützten Lösungen zur Bewältigung geschäftlicher Herausforderungen, mit Bewusstsein für verantwortungsvolle und ethische KI-Prinzipien.
• Starke analytische, problemlösende und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
• Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit Machine-Learning-Ingenieuren, Forschern, Softwareentwicklern, Produktteams und Geschäftspartnern.
• Ein Doktortitel in einem naturwissenschaftlichen, technischen, ingenieurtechnischen oder mathematischen Fachgebiet wird bevorzugt; ein Master-Abschluss mit erheblicher relevanter Branchenerfahrung oder ein Bachelor-Abschluss mit umfangreicher praktischer Erfahrung wird ebenfalls berücksichtigt. Gleichwertige praktische Erfahrungen und unkonventionelle Karrierewege sind willkommen.

Vorteile

• Gelegenheit, an fortschrittlichem Machine Learning, Computer Vision, geospatialer Analyse und KI-Herausforderungen zu arbeiten.
• Einblick in großflächige Luft- und Satellitenbilder und Technologien, die Lösungen für Immobilienintelligenz unterstützen.
• Arbeiten mit moderner cloud-nativer Infrastruktur, verteiltem Rechnen, ML-Plattformen und KI-gestützten Engineering-Tools.
• Gelegenheit, zu verantwortungsvoller KI, Modellgovernance, Sicherheit und Risikomanagementpraktiken beizutragen.
• Kollaborative Umgebung mit Machine-Learning-Ingenieuren, Forschern, Softwareingenieuren, Produktteams und anderen Stakeholdern.
• Berufliche Wachstumschancen durch die Arbeit an komplexen, hochwirksamen Herausforderungen in der Machine-Learning-Infrastruktur.
• Inklusive Arbeitsplatz, der sich auf Neugier, vielfältige Perspektiven, Integrität, Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung konzentriert.
• Kandidaten, die nicht alle aufgeführten Anforderungen erfüllen, werden ermutigt, sich zu bewerben, wenn sie relevante Fähigkeiten und Erfahrungen nachweisen können.