Senior Machine Learning Engineer (all genders)

Bei PDR.cloud digitalisieren wir die Werkstatt der Zukunft. Seit 2018 entwickeln wir eine cloudbasierte SaaS-Plattform aus Berlin, die Kfz-Werkstätten dabei hilft, komplexe Schadensprozesse einfacher, schneller und vollständig digital zu verwalten.

Als Senior Machine Learning Engineer bei PDR.cloud übernehmen Sie die Verantwortung für den gesamten ML-Lebenszyklus – von der explorativen Datenanalyse und Modellentwicklung bis hin zu Produktionspipelines und fortlaufender Evaluierung. Sie arbeiten praktisch, sind die erste ML-Einstellung im Team und gestalten, wie datengestützte Intelligenz bei PDR.cloud aussieht. Greenfield, echte kreative Freiheit und mutige Pilotkunden sind inklusive.

• PDR.cloud ist ein in Berlin ansässiges SaaS-Unternehmen, das vollständig digitale Werkstätten für Kfz-Werkstätten ermöglicht – mit moderner IT-Architektur und intelligenten Lösungen für komplexe Schadensprozesse.
• Sie besitzen den kompletten ML-Lebenszyklus: explorative Analyse, Datenmodellierung, Feature Engineering, Modellentwicklung und Produktionspipelines.
• Sie arbeiten praktisch an allem, was damit zusammenhängt – einschließlich Datenerfassung, Schema-Design, Datenvorbereitung und den Tools, die wir zur Bewertung unserer Daten verwenden.
• Sie arbeiten eng mit Produkt und Engineering zusammen und nutzen einen Rapid-Prototyping-Ansatz: Hypothesen validieren, Modelle iterieren, Erkenntnisse aus Daten gewinnen und in echte Produktentscheidungen umsetzen.
• Die Rolle bei PDR.cloud bietet maximale kreative Freiheit: Sie gestalten Architektur, Tools und Datenkultur.
• Über die Prototyping-Phase hinaus warten spannende langfristige Herausforderungen auf Sie: Sie kalibrieren unsere Modelle für eine wachsende, heterogene Kundenbasis und verbessern kontinuierlich die Modellqualität.

• Mehrjährige Erfahrung als Machine Learning Engineer, Data Engineer oder Applied Data Scientist mit klarem Ingenieurfokus – Sie entwerfen Pipelines selbst und lösen Datenprobleme unabhängig.
• Starke Python- und SQL-Kenntnisse sowie sicherer Umgang mit einer Cloud-Plattform (AWS, GCP oder Azure).
• Ein solides statistisches Fundament über die Standardwerte von sklearn hinaus: Sie kennen klassische und probabilistische Modellfamilien und verstehen, wann welcher Ansatz anzuwenden ist.
• Erfahrung mit der Bereitstellung von Produktionsmodellen und MLOps-Grundlagen – Sie benötigen keine fertige ML-Plattform, sondern bauen neue Modellpipelines von Grund auf zusammen mit unseren Ops-Profis bei PDR.cloud.
• Eine pragmatische, praktische Denkweise: Sie arbeiten gerne im Rapid-Prototyping-Modus, liefern MVPs statt über-engineered Architektur und gehen mit unvollständigen Daten und sich ändernden Anforderungen selbstbewusst um.

• Erfahrung mit Ereignis- oder Sequenzdaten (Protokolle, Tracking-Ereignisse, Transaktionsdaten) und unregelmäßigen Zeitstempeln.
• Kenntnisse in probabilistischer Modellierung oder Prozessabbau.
• Erfahrung im Aufbau von Daten- und ML-Infrastrukturen in einem Greenfield-Setup.
• Hintergrund in SaaS-, Automobil- oder Versicherungsumgebungen.
• Erfahrung in agilen Produktteams und direkter Zusammenarbeit mit Pilotkunden.

Sie werden Teil eines engagierten, interdisziplinären Entwicklungsteams aus erfahrenen Fullstack-Entwicklern, UX-Designern und Produktmanagern. Bei PDR.cloud zählen offene Kommunikation, gegenseitige Unterstützung und eine konstruktive Feedbackkultur – das werden Sie vom ersten Tag an spüren.

Sie arbeiten hauptsächlich remote, nehmen aber regelmäßig an Workshops oder Teambuilding-Events in Berlin teil – für gemeinsame Ideen und echte Verbindungen über den Bildschirm hinaus. Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege geben Ihnen die Freiheit, kreativ, effizient und unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig persönlich zu wachsen.

Unser Bewerbungsprozess ist transparent, schlank und persönlich:

• Erstgespräch (remote) – Ein kurzes Gespräch, um Sie und Ihre Motivation kennenzulernen.
• Technisches Interview – Eine technische Diskussion mit unseren Entwicklern, möglicherweise einschließlich einer Code-Überprüfung oder einer kleinen praktischen Aufgabe.
• Team-Interview – Ein Austausch mit Ihren zukünftigen Kollegen, um Fragen zu stellen und ein Gefühl für unser Arbeitsumfeld zu bekommen.
• Abschlussgespräch & Angebot – Eine gemeinsame Abstimmung über die Bedingungen und Ihr frühestmögliches Startdatum.

Wir legen Wert auf zeitnahe Rückmeldungen und unterstützen Sie während des gesamten Prozesses auf offene und wertschätzende Weise.