Staff Machine Learning Engineer for AI Engines in Barcelona

Unsere Mission und Kunden: Wir schaffen die Freiheit für KMUs, erfolgreich zu sein, indem wir Europas führenden Finanzarbeitsplatz mit Bankdienstleistungen im Kern und erweiterten Finanztools anbieten. Wir sind stolz darauf, auf Trustpilot mit über 55.000 Bewertungen eine Bewertung von 4,8 zu haben. Unsere Kultur stellt die Kundenzufriedenheit in den Mittelpunkt unseres Handelns, was durch unseren Net Promoter Score von 75 belegt wird. Unsere Reise: Gegründet im Jahr 2017 von Alexandre und Steve, ist Qonto auf über 1.600 Qontoer gewachsen, die mehr als 600.000 Kunden in 8 europäischen Ländern bedienen. Wir sind seit 2023 profitabel und stehen erst am Anfang. Unsere Überzeugungen: Wir stellen nach Fähigkeiten und Potenzial ein. Mit über 80 Nationalitäten und 45 % Frauen, von denen 56 % in unserem Führungsteam sind, ist Vielfalt kein Programm; es ist, wer wir sind. Wir haben einen diskriminierungsfreien Einstellungsprozess aufgebaut, denn die besten Teams basieren auf Verdienst.

AI bei Qonto: KI ist tief in unsere Arbeitsweise integriert. Jeder Qontoer hat unbegrenzten Zugang zu den besten KI-Tools. Wir suchen Menschen, die experimentieren, ohne auf Erlaubnis zu warten, KI über das Offensichtliche hinaus zu treiben, zu wissen, wann man ihr vertrauen kann und wann man sie hinterfragen sollte.

➡️ Was Sie tun werden:

• Entwicklung von ML-Modellen von Ende zu Ende: Vom Verständnis der Produktanforderungen bis hin zum Training, zur Evaluierung und zum Einsatz von Modellen in der Produktion. Sie entwerfen, iterieren und liefern — nicht nur Prototypen.
• Integration von ML in das Produktökosystem: Abstimmung mit Produktmanagern, Dateningenieuren und Backend-Ingenieuren, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle nahtlos in die Finanzdienstleistungen von Qonto eingebettet sind.
• Aufbau des ML Ops-Frameworks: Erstellung der Infrastruktur für das Team zur Skalierung — Modellabweichungserkennung, Leistungsüberwachung, automatisierte Retraining-Pipelines, Monitoring und Alarme.
• Modelle mit Sorgfalt in die Produktion bringen: Robuste technische Implementierung, Qualitätssicherung und kontinuierliches Monitoring. KI im Kundenkontakt im Finanzdienstleistungsbereich darf keine stillen Fehler zulassen.
• Die Messlatte für das Team höher legen: Best Practices teilen, zu internen Toolverbesserungen beitragen und Kollegen im ML-Team betreuen.

➡️ Was wir suchen:

• Über 6 Jahre Erfahrung als ML Engineer mit ML Ops-Erfahrung: Sie haben kundenorientierte ML-Produkte von Ende zu Ende entwickelt und bereitgestellt — keine internen Tools oder Dashboards. Sie können messbare Auswirkungen auf echte Nutzer zeigen.
• Modellierungsexpertise: Erfahrung im Aufbau und in der Optimierung von Machine-Learning-Modellen für externe Kunden. Sie wissen, wann Sie GenAI verwenden sollten und wann bewährte ML-Techniken die bessere Wahl sind.
• Starke Python-Programmierung: Sie schreiben widerstandsfähigen, testbaren Code in großem Maßstab. Versiert in FastAPI (oder ähnlichem), Integration von Drittanbieterdiensten und Datenbankinteraktion in der Produktion.
• ML Ops-Flüssigkeit: Vertraut mit Tools, die das Retraining von Modellen, die Leistungsüberprüfung und die Drift-Erkennung automatisieren. Sie haben ML-Infrastrukturen aufgebaut oder erheblich verbessert.
• Fließend in Englisch: Qontos Arbeitssprache.

➡️ Was wir Ihnen bieten können:

• Kundenorientierte KI mit echtem Einfluss: Ihre Modelle werden direkt von Hunderttausenden von Geschäftskunden genutzt. Sie werden Metriken zur Akzeptanz sehen, nicht nur Offline-Bewertungen.
• Ein moderner, flexibler Stack: Python, Snowflake, Kafka, Kibana, PostgreSQL, Airflow, AWS, Prometheus, ArgoCD, GitHub, Cursor. Sie haben die Freiheit, jedes Tool zu testen, solange es hilft, das Ziel zu erreichen.
• Ein Team, das KI im Kern des Fintechs aufbaut: 10 KI-Ingenieure und 3 Data Ops arbeiten an innovativen Lösungen im Herzen der Finanzdienstleistungen von Qonto — kein Nebenprojekt.
• Klare IC-Wachstumsperspektive: Karriereweg für individuelle Beitragende, die tiefgehende Experten in ihrem Bereich werden möchten, mit Zugang zu den neuesten KI-Technologien.

➡️ Ihr zukünftiger Manager:

Option A: Ihr Manager wird Marianne Borzic Ducournau, Head of Data Products, sein. Ihr Hintergrund? Absolventin der École Polytechnique, führte Marianne Data-Science-Teams bei Uber und Amazon in San Francisco, bevor sie vor vier Jahren zu Qonto kam, um unser Data-Science-Team von Grund auf aufzubauen — die Gründungsmitglieder einzustellen und die technische Richtung festzulegen. Was bringt sie ins Team? Eine seltene Kombination aus angewandter ML-Expertise und Geschäftswissen aus dem Finanzbereich — sie hilft den Menschen, sowohl die technische als auch die strategische Seite dessen, was sie aufbauen, zu sehen.

Option B: Ihr Manager wird Benjamin Wolter, Head of AI Products, sein. Sein Hintergrund? Nach dem Erwerb seines Doktortitels in Physik und der Leitung von ML Engineering- und Data-Science-Teams in der letzten Meile Logistik und digitalem Marketing, trat Benjamin Qonto bei, um unser AI Products-Team zu leiten. Was bringt er ins Team? Tiefe technische ML-Expertise, praktische Erfahrung im Aufbau skalierbarer ML-Systeme und einen Führungsstil, der auf Eigenverantwortung und Autonomie basiert — er schafft die Bedingungen, damit Menschen ohne ständige Anleitung wachsen können.

Bei Qonto verstehen wir, dass wahre Vielfalt nicht nur darin besteht, Kästchen auf einer Einstellungscheckliste abzuhaken. Bewerben Sie sich unabhängig davon, welche Kästchen Sie abhaken — wer weiß? Vielleicht haben Sie das fehlende Puzzlestück, nach dem wir schon immer gesucht haben.

Durch Ihre Bewerbung stimmen Sie zu, dass Qonto Ihre persönlichen Daten verarbeitet, um Ihre Bewerbung zu bewerten. Ihre Daten werden bis zu 2 Jahre in unserem Kandidatenpool aufbewahrt. Lesen Sie unsere Datenschutzerklärung für vollständige Details.

Im Durchschnitt dauert unser Einstellungsprozess 20 Arbeitstage.

🔒 Ihre Sicherheit ist uns wichtig: Rekrutierungsbetrug nimmt zu. Bitte beachten Sie, dass wir niemals mit Drittanbieterplattformen oder Agenturen zusammenarbeiten, die von Kandidaten Zahlungen verlangen. Wenn Sie eine verdächtige Nachricht erhalten, die angeblich von Qonto stammt, melden Sie dies bitte sofort.

Wir können KI-Tools verwenden, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, wie z.B. die Überprüfung von Bewerbungen, die Analyse von Lebensläufen oder die Bewertung von Antworten und die Identifizierung potenzieller Inkonsistenzen oder Verifizierungssignale in Bewerbungsunterlagen basierend auf verfügbaren Informationen. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen jedoch nicht das menschliche Urteil. Letztendlich werden die endgültigen Einstellungsentscheidungen von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie Ihre Daten verarbeitet werden, kontaktieren Sie uns bitte.