Machine Learning Engineer – Retail & Buying (m/f/d)

Join the limango IT! As a Machine Learning Engineer in our Retail ML team, you will take end‑to‑end ownership of designing, developing and maintaining advanced machine learning solutions that directly influence our commercial performance. Your work will span dynamic pricing, demand forecasting and data‑driven buying decisions, where you will build, optimize and productionize models operating at scale. You will explore and implement LLM‑based methods and agentic AI approaches to enhance automation, decision support and model interpretability in real retail scenarios. A key part of your role will be building reliable, scalable data pipelines and ensuring high‑quality data flows across our ML ecosystem. You will collaborate closely with business stakeholders, product teams and data specialists to translate complex retail challenges into measurable ML outcomes, ensuring that models deliver tangible business value. You will join a focused team of three Machine Learning Engineers and report directly to the ML Retail Team Lead.

Ihr Profil

• Technische Expertise

Nachgewiesene Erfahrung als Machine Learning Engineer (mid‑senior), mit End-to-End-ML-Systemen in der Produktion. Starke Kenntnisse in Python (Datenverarbeitung, Modellentwicklung, Leistungsoptimierung) und SQL (analytische Abfragen, Datenmodellierung). Praktische Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow, scikit‑learn, XGBoost und/oder LightGBM, einschließlich Modelltraining, -tuning und -bereitstellung. Praktische Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP)-Diensten, die in ML-Arbeitslasten verwendet werden (z.B. Cloud Storage, BigQuery, Vertex AI, Cloud Functions). Vertrautheit mit Apache Airflow zur Orchestrierung von Datenpipelines und ML-Workflows. Fließende Englischkenntnisse für technische Dokumentation und teamübergreifende Zusammenarbeit.

Nice to have

• Fachkenntnisse im Einzelhandel, E-Commerce oder in der Lieferkette, insbesondere Datenmuster und operationale Einschränkungen.
• Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von Preis-, Nachfrageprognose- oder anderen Zeitreihenmodellen in Produktionsumgebungen.
• Verständnis von ETL/ELT-Pipelines, MLOps-Praktiken, CI/CD für ML, Feature Stores und Modellüberwachung.
• Praktische Erfahrung mit großen Sprachmodellen, Prompt Engineering, Feinabstimmung oder Integration von LLMs in Produktionssysteme.

Persönliche Eigenschaften

• Starkes analytisches Denken und ein strukturierter Ansatz zur Gestaltung von ML-Lösungen.
• Neugier und Bereitschaft, mit neuen Technologien, Architekturen und Modellierungstechniken zu experimentieren.
• Fähigkeit, komplexe ML-Konzepte, Trade-offs und Modellverhalten gegenüber nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
• Proaktive, besitzergreifende Denkweise mit Fokus auf die Bereitstellung zuverlässiger Produktionssysteme.
• Komfort im Umgang mit unvollständigen Informationen, sich entwickelnden Anforderungen und iterativer Entdeckung.
• Teamorientierte Einstellung, Offenheit für Code-Reviews, architektonische Diskussionen und kollaborative Problemlösung.

Unser Angebot

• Hybrides Arbeitsmodell für Menschen aus München, Remote-Arbeit für Menschen aus anderen Standorten.
• Eine Kultur, die sich wie Zuhause anfühlt, offene, teamorientierte Atmosphäre.
• Raum zum Wachsen, übernehmen Sie Verantwortung für Ihre Arbeit mit kreativer Freiheit in einem schnelllebigen Unternehmen.
• Arbeiten im Herzen von München, unser Büro ist zentral gelegen.
• Kontinuierliches Lernen, Zugang zu Sprachkursen und maßgeschneiderten Entwicklungsprogrammen.
• Wichtige Vorteile, wir subventionieren Ihr MVG-Ticket, EGYM Wellpass oder JobBike zur Unterstützung Ihrer Mobilität und Ihres Wohlbefindens.
• Unternehmensveranstaltungen, regelmäßige Unternehmensveranstaltungen, die unsere Kultur fördern und das Team zusammenbringen.