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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere robuste Machine Learning-Lösungen für reale Anwendungen.
- Arbeitgeber: Nachhaltiges Unternehmen, das sich für den Umweltschutz einsetzt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, individuelle Weiterbildung und zahlreiche Unternehmensrabatte.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit innovativen ML-Technologien und einem positiven Einfluss auf die Umwelt.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder PhD in ML-bezogenen Bereichen und 3-5 Jahre Erfahrung in der Produktion.
- Andere Informationen: Team-Events und ein entspannter Arbeitsplatz mit Bürohunden für eine angenehme Atmosphäre.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Unsere Mission
Wir sind auf einer Mission, unseren Planeten zu retten - ein Second-Hand-Produkt nach dem anderen. Als Senior Machine Learning Engineer (m/w/d) spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung, Entwicklung und Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen, die zentrale Geschäftsbereiche wie Preisgestaltung, Logistik, Marketing und Kundenerfahrung antreiben. Sie werden Teil eines Teams, das Experimentieren, pragmatische Ingenieurskunst und End-to-End-Verantwortung schätzt - von der Forschung bis zur Produktion.
Ihre Mission
- Entwerfen und Implementieren robuster Machine-Learning-Lösungen für reale Anwendungen in großem Maßstab
- Algorithmen und Modelle von der Forschung bis zur Produktion bringen und dabei Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Beobachtbarkeit sicherstellen
- ML-Pipelines mit modernen MLOps-Tools (z.B. Kubeflow Pipelines, MLflow, Weights & Biases, Evidently AI) aufbauen und pflegen
- Modelle mit Frameworks wie FastAPI, Docker und Kubernetes bereitstellen und bedienen, um effizientes Retraining und Monitoring sicherzustellen
- Cross-funktional mit Data Scientists, Ingenieuren und Produktmanagern zusammenarbeiten, um Geschäftsbedürfnisse in ML-gesteuerte Lösungen zu übersetzen
- Zur Weiterentwicklung des ML-Systems von momox beitragen und Best Practices im Modelllebenszyklusmanagement und kontinuierlicher Verbesserung fördern
Unser Tech-Stack
- Python: PyTorch, FastAPI, Scikit-learn, HuggingFace, LitServe, vLLM
- Cloud & Infrastruktur: Docker, Kubernetes, GCP
- CI/CD: Gitlab, ArgoCD
- Modellorchestrierung: Kubeflow (Vertex AI Pipelines)
- Daten: BigQuery, Postgres, Milvus, FAISS, FEAST
- Monitoring: Grafana, Evidently AI, W&B, Prometheus
Ihr Profil
- Master oder PhD in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf Machine Learning
- 3-5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Systemen in Produktionsumgebungen
- Tiefes Verständnis von ML-Algorithmen, statistischer Modellierung und Deep-Learning-Techniken
- Beherrschung von PyTorch und mindestens einem anderen modernen ML-Framework wie JAX oder TensorFlow
- Solide Erfahrung mit MLOps, Modellorchestrierung und Beobachtungswerkzeugen (z.B. Prometheus, CI/CD, MLflow)
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (GCP, AWS oder Azure)
- Starke Kommunikationsfähigkeiten - Sie können komplexe ML-Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen klar erklären
- Fließend in Englisch (Deutsch ist ein Plus, aber nicht erforderlich)
Schön zu haben:
- Praktische Erfahrung mit Vision-Language-Modellen, Reinforcement Learning oder Empfehlungssystemen
- Kenntnisse über verteiltes Training und großangelegte Inferenz
- Vertrautheit mit dem Model Context Protocol (MCP) und aufkommenden agentischen Workflows
- Verständnis für sicheres GenAI-Anwendungsdesign und -bewertung
- Erfahrung mit Vektordatenbanken (z.B. Milvus, Pinecone) für retrieval-augmentierte Systeme
- Branchenerfahrung in Preisgestaltung, Logistik oder Marketing-ML-Anwendungen
Flexible Arbeitszeiten
Wir arbeiten nach einem hybriden Modell, das Ihnen maximale Flexibilität bietet und gleichzeitig wichtige persönliche Verbindungen fördert. Ob in unserem zentral gelegenen Büro oder im Homeoffice - Sie und Ihr Team entscheiden gemeinsam, wo und wann Sie arbeiten möchten. Sie können Ihre Arbeitszeiten flexibel gestalten. Für persönliche Interaktionen trifft sich Ihr Team mindestens 20 Tage pro Quartal im Büro, da unsere Teamtage persönlich stattfinden.
Training
momox ist nur so gut wie Sie. Deshalb finden Sie Raum und Budget für Ihre individuelle berufliche Entwicklung mit Sprachkursen, internen Schulungen, Konferenzen (online), Kursen und mehr.
Unternehmensrabatte
Als momoxian können Sie sich auf einen monatlichen Gutschein für unseren momox Fashion Online-Shop sowie medimops freuen. Darüber hinaus profitieren Sie von zahlreichen Unternehmensrabatten unserer Partner.
Individuelle Arbeitsumgebung
Gestalten Sie Ihren ergonomischen Arbeitsplatz ganz nach Ihren Wünschen mit höhenverstellbaren Schreibtischen und dem Laptop Ihrer Wahl (MacBook oder ThinkPad). Wenn es im Büro etwas laut wird, sorgen Ihre Bose-Geräuschunterdrückkopfhörer für ungestörte Konzentration. Bei Bedarf können wir Ihnen auch einen ergonomischen Stuhl oder zusätzliche Monitore für Ihr Homeoffice zur Verfügung stellen.
1/2 Tag frei an Ihrem Geburtstag
Feiern Sie Ihren Geburtstag mit einem halben Tag Urlaub! Kommen Sie später, gehen Sie früher oder nehmen Sie einfach einen zusätzlichen halben Tag frei, um Ihren gesamten Geburtstag frei zu haben, vorausgesetzt, Ihr Geburtstag fällt auf einen regulären Arbeitstag. Zusätzlich erhalten Sie einen halben Tag frei am 24. und 31. Dezember.
Bürohunde
Unsere Bürohunde tragen zu einer entspannten Arbeitsatmosphäre bei und freuen sich immer über ein paar zusätzliche Streicheleinheiten.
Nachhaltigkeit
Wir lieben Second-Hand und integrieren unsere nachhaltige Geschäftsidee in den Büroalltag mit einfachen Methoden wie der Verwendung umweltfreundlicher Materialien, doppelseitigem Drucken, energiesparenden Modi auf Geräten und Abfalltrennung. Damit übernehmen wir Verantwortung und integrieren Nachhaltigkeit in all unsere Aktivitäten.
Teamevents
Spaß bei der Arbeit und das Feiern unserer Erfolge sind Kernwerte für uns. Deshalb kommen wir regelmäßig bei verschiedenen Veranstaltungen zusammen, um uns besser kennenzulernen und unseren Teamgeist zu stärken.
Sport- und Fitnessangebote
Unter der Woche haben Sie die Möglichkeit, an verschiedenen Sportaktivitäten teilzunehmen. Ob Online-Training, Massagen oder Dehnen am Schreibtisch, es ist für jeden etwas dabei. Sie können auch eine vergünstigte Mitgliedschaft für Urban Sports Club oder Wellhub erhalten.
Jetzt bewerben!
Wir schätzen vielfältige Teams aus vielen Gründen und freuen uns, Sie unabhängig von Ihrer Nationalität, Ethnie, Geschlecht, Religion, Behinderung, Alter oder sexueller Orientierung willkommen zu heißen. Was uns wichtig ist, ist, dass Sie leidenschaftlich, talentiert, lernwillig sind und mit uns wachsen möchten.
Haben Sie Fragen? Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!
Marija Sevcovica, Recruiterin
Senior Machine Learning Engineer (mfd) Arbeitgeber: momox SE
Kontaktperson:
momox SE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer (mfd)
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Unternehmen, die dich interessieren, und besuche deren Karriereseiten regelmäßig. Oft gibt es dort Stellenangebote, die nicht auf großen Jobportalen zu finden sind.
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über offene Stellen. Oft werden Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben, und wir wissen, dass Networking der Schlüssel zum Erfolg ist.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor. Informiere dich über das Unternehmen, seine Produkte und die Branche. Zeige, dass du wirklich an der Mission interessiert bist – in unserem Fall, den Planeten zu retten!
✨Tipp Nummer 4
Wenn du dich für eine Stelle interessierst, bewirb dich direkt über unsere Website. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden, und wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer (mfd)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns, warum du dich für die Position als Senior Machine Learning Engineer interessierst. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft für das Thema zeigen!
Sei konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast, und welche Technologien du verwendet hast. Das hilft uns, ein besseres Bild von deinen Fähigkeiten zu bekommen.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden Korrektur lesen, bevor du es abschickst – wir schätzen Sorgfalt!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei momox SE vorbereitest
✨Verstehe die Mission
Mach dich mit der Mission des Unternehmens vertraut, das sich für Nachhaltigkeit einsetzt. Überlege dir, wie deine Rolle als Senior Machine Learning Engineer dazu beitragen kann, diese Mission zu erfüllen. Zeige in deinem Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Werte des Unternehmens teilst.
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du die relevanten Technologien und Tools, die im Jobprofil erwähnt werden, gut verstehst. Übe den Umgang mit MLOps-Tools wie Kubeflow oder MLflow und sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, wo du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Bereite dich darauf vor, komplexe ML-Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du wirst möglicherweise mit verschiedenen Stakeholdern sprechen, also übe, technische Details so zu kommunizieren, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen können. Das zeigt deine Kommunikationsfähigkeit und Teamorientierung.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Machine Learning des Unternehmens oder wie das Team zusammenarbeitet. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur zu erfahren.
