Machine Learning Engineer (all genders)

Was du unbedingt mitbringst Berufserfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von produktiven ML-Systemen. Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Docker und AWS oder GCP. Solide Grundlagen im Bereich Machine Learning, Grundkenntnisse in NLP sowie ausgeprägte Erfahrung in der Modellevaluation. Praktische Erfahrung im Aufbau von End-to-End ML-Pipelines. Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen und SQL. Starke analytische Problemlösungskompetenz: Du kannst unklare Fragestellungen strukturieren und beurteilen, ob ML der geeignete Lösungsansatz ist. Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit: Du stimmst dich bereichsübergreifend ab, machst Entscheidungen transparent, dokumentierst sorgfältig und gibst sowie erhältst konstruktives Feedback. Was du idealerweise noch mitbringst Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken und/oder Distributed Processing, sowie Streaming. Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen und produktiver Agent-Orchestrierung. Grundkenntnisse in Cloud Security und Operations Themen. Erfahrung im Mentoring von Kolleg:innen sowie im Etablieren pragmatischer Engineering-Standards. Was dich erwartet Du entwickelst, implementierst, deployest und verbesserst ML-Modelle kontinuierlich und übernimmst Verantwortung vom Prototyp bis zum produktiven Betrieb. Du baust reproduzierbare Daten- und ML-Pipelines auf. Du containerisierst ML-Services und Batch-Jobs mit Docker, um konsistente und skalierbare Deployments zu ermöglichen. Du deployest und betreibst ML-Lösungen in AWS oder GCP. Du überwachst, analysierst und stabilisierst Modelle im produktiven Betrieb und entwickelst sie evidenzbasiert sowie anhand von Stakeholder-Feedback weiter. Du arbeitest erfolgreich mit Data Engineering, Software Engineering, Product sowie fachlichen Stakeholdern zusammen. Du evaluierst Modelle fundiert anhand geeigneter Metriken, einschließlich Aspekten wie Robustheit und Fairness. Du entwickelst und betreust AI Agents sowie Orchestrierungs-Workflows. Du trägst durch konstruktive Code Reviews, Wissensaustausch und Mentoring zur Weiterentwicklung des Teams bei.