Python Software Engineer - Machine Learning Systems (m/f/d)

Standort: Hybrid/Remote (Deutschland)
Start: ASAP | Sprachen: Fließendes Englisch
Bitte beachten Sie, dass wir keine Visa- oder Umzugshilfe anbieten können.

Unsere Mission: Als Python Software Engineer – Machine Learning Systems bei CUJU helfen Sie uns, produktionsreife ML-Systeme zu bauen, zu skalieren und zu warten. Dies ist keine Forschungsrolle. Wir haben bereits ein Live-Produkt und echte Nutzer. Unser Fokus liegt auf zuverlässigen, skalierbaren und wartbaren ML-Systemen, die in der Produktion Wert liefern. Wenn Sie es vorziehen, in Notebooks zu arbeiten, anstatt produktionsfähige Systeme zu erstellen und zu betreiben, ist diese Rolle nicht geeignet.

Aufgaben:

• Entwerfen, Bauen und Warten von Produktions-ML-Systemen und -Pipelines
• Sauberen, testbaren und wartbaren Python-Code schreiben
• Modelle in der Produktion bereitstellen und betreiben (APIs, Batch-Jobs, Echtzeitsysteme)
• Praktische Arbeit mit AWS-Infrastruktur zur Erstellung skalierbarer Systeme
• Verwendung verteilter Systeme (Ray) für großangelegte Arbeitslasten und Modellbereitstellung
• Dienste mit Docker containerisieren und bereitstellen (Kubernetes ist ein Plus)
• CI/CD-Pipelines für ML-Workflows verbessern und warten
• Robuste Tests, Überwachung und Zuverlässigkeit von ML-Systemen sicherstellen
• Zur Verbesserung der Systemarchitektur, Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz beitragen
• Modellierung als Teil der Softwareentwicklung behandeln – nicht als separate Aktivität

Anforderungen:

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, einschließlich praktischer Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und dem Betrieb von ML-Systemen in der Produktion
• Starke Programmierkenntnisse in Python (saubere Architektur, Tests, modulare Gestaltung, nicht nur Skripte)
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Systemen auf AWS (bevorzugt) oder starke Erfahrung mit einer vergleichbaren Cloud-Plattform
• Erfahrung mit Ray (oder ähnlichen verteilten Rechenframeworks) ist ein starkes Plus
• Aktive Nutzung von Ray in der Produktion für verteilte Arbeitslasten und Modellbereitstellung
• Erfahrung mit Git (kollaborative Workflows, Code-Reviews)
• CI/CD-Pipelines (GitHub Actions, GitLab CI usw.)
• Tests (Unit + Integration – nicht optional)
• Erfahrung mit Docker (Kubernetes oder ähnliches ist ein starkes Plus)
• Praktische Erfahrung mit Produktionsinfrastruktur (CI/CD, Überwachung, Protokollierung, Bereitstellungen)

Nice to Have:

• Erfahrung mit Computer Vision
• Erfahrung im Training und der Evaluierung von ML-Modellen
• Vertrautheit mit MLOps-Tools
• Erfahrung in der Optimierung von Modellen hinsichtlich Latenz, Skalierung und Kosten

Vorteile:

• Arbeiten an einem Live-Produkt mit realer Auswirkung
• End-to-End-ML-Systeme aufbauen, nicht nur Modelle
• In einer Umgebung arbeiten, die technische Exzellenz schätzt
• Echte Verantwortung für Systeme in der Produktion
• Signifikanter Einfluss auf das Wachstum von CUJU, die Produktstrategie und branchenführende Innovation
• Wettbewerbsfähige Vergütung, Flexibilität beim Arbeiten aus der Ferne und ein lebendiges, internationales Arbeitsumfeld
• Direkte Zusammenarbeit mit erstklassigen Fußballvereinen, Branchenexperten und einem ehrgeizigen, funktionsübergreifenden Team
• Kurzfristige Entscheidungswege – direkte Kommunikation, schnelle Entscheidungen und enge Zusammenarbeit mit dem Management
• Persönliche Entwicklung – individuelle Lernmöglichkeiten und Raum für persönliches Wachstum
• Vielfältige Vorteile – z.B. 30 Tage Urlaub, wettbewerbsfähige Vergütung, Unternehmensvorteile und mehr

Ihr Einfluss:

• Sie liefern ML-Systeme, die zuverlässig, skalierbar und in der Produktion verwendet werden
• Sie verbessern proaktiv die Codequalität, Infrastruktur und Systemdesign
• Sie übernehmen die volle Verantwortung für Systeme, einschließlich Fehler und Behebungen
• Sie bringen einen ingenieurtechnischen Ansatz in alle ML-Arbeiten ein