Staff Machine Learning Engineer for AI Product

Wir schaffen Freiheit für KMUs, um erfolgreich zu sein, indem wir Europas führenden Finanzarbeitsplatz mit Bankdienstleistungen im Kern und ergänzenden Finanztools anbieten. Gegründet im Jahr 2017 von Alexandre und Steve, ist Qonto auf über 1.600 Mitarbeiter gewachsen und bedient über 600.000 Kunden in 8 europäischen Ländern. Wir stellen nach Fähigkeiten und Potenzial ein, mit einer vielfältigen Belegschaft – 45 % der Mitarbeiter sind Frauen und 56 % der Frauen sind in Führungspositionen. KI ist tief in unsere Arbeitsweise eingebettet. 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, wissen, wann man ihr vertrauen kann und wann man sie hinterfragen sollte. Treten Sie uns als Staff Machine Learning Engineer im AI Product Team bei, um kundenorientierte KI für über 600.000 Geschäftskunden zu entwickeln und bereitzustellen. Sie kombinieren Generative AI mit bewährten Techniken des maschinellen Lernens, um Produkte mit messbarem Einfluss zu schaffen, während Sie Zuverlässigkeit, Datenschutz und kontinuierliches Monitoring in der Produktion sicherstellen.

Was Sie tun werden:

• Entwicklung von ML-Modellen von Ende zu Ende: von den Produktanforderungen über Training, Evaluierung bis hin zur Bereitstellung.
• Integration von Modellen in das Produktökosystem, Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Dateningenieuren und Backend-Ingenieuren.
• Aufbau des ML Ops-Frameworks, einschließlich Modellabweichungserkennung, Leistungsüberwachung, automatisierte Retraining-Pipelines, Monitoring und Alarme.
• Sicherstellung einer rigorosen Produktionsimplementierung, QA und kontinuierlichen Überwachung, um die hohen Zuverlässigkeitsstandards der Finanzdienstleistungen zu erfüllen.
• Erhöhung des Standards für das Team durch Teilen von Best Practices, Beitrag zu internen Tools und Mentoring von Kollegen.

Was wir suchen:

• Über 6 Jahre Erfahrung als ML Engineer mit ML Ops-Erfahrung; nachweisbare produktbezogene Bereitstellungen und messbare Auswirkungen.
• Modellierungskenntnisse: Aufbau und Optimierung von maschinellen Lernmodellen für externe Kunden, mit Wissen darüber, wann Generative AI versus traditionelles ML verwendet werden sollte.
• Starke Python-Engineering-Fähigkeiten; belastbarer, testbarer Code, FastAPI (oder ähnlich), Drittanbieterintegration und produktionsgerechte Datenbankinteraktion.
• Fließend in ML Ops: Vertrautheit mit automatisiertem Retraining, Leistungsprüfungen und Drift-Erkennungstools; Erfahrung im Aufbau oder in der Verbesserung von ML-Infrastrukturen.
• Fließend in Englisch, der Arbeitssprache des Unternehmens.

Was wir Ihnen bieten können:

• Kundenorientierte KI mit direktem Einfluss auf Hunderttausende von Nutzern, messbare Adoptionsmetriken.
• Ein modernes, flexibles Stack: Python, Snowflake, Kafka, Kibana, PostgreSQL, Airflow, AWS, Prometheus, ArgoCD, GitHub, Cursor.
• Ein fokussiertes KI-Team von 8 Ingenieuren und 3 Datenoperationen, das an zentralen Fintech-Produkten arbeitet.
• Ein klarer Wachstumsweg für individuelle Beiträge mit Zugang zu den neuesten KI-Technologien.

Die zukünftige Managerin Marianne, Leiterin der AI Products, wird Ihre Managerin sein. Bei Qonto verstehen wir, dass wahre Vielfalt nicht nur darum geht, Kästchen abzuhaken. Bewerben Sie sich unabhängig davon, welche Kästchen Sie abhaken – Sie könnten das fehlende Puzzlestück sein, nach dem wir gesucht haben. Mit Ihrer 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.