Machine Learning Engineer (m/w/d)

Machine Learning Engineer (m/w/d) vor Ort, Standort flexibel, Hybrid Schöppingen , Nordrhein-Westfalen , Deutschland Product Jobbeschreibung Shopware ist ein führendes E-Commerce-System, das es Unternehmen weltweit ermöglicht, im digitalen Handel schnell und effizient zu skalieren. Als zukunftsweisende Open-Source-Lösung wird Shopware bereits von einigen der größten europäischen Marken, Einzelhändlern und Herstellern im B2C- und B2B-Bereich eingesetzt. Um Daten zu einem echten Wachstumstreiber zu machen, entwickelt unser Data & AI Lab das cloud-native Fundament, das Analytics, Machine Learning und KI-gestützte Produktfeatures im gesamten Unternehmen möglich macht. Als Machine Learning Engineer (m/w/d) im Data Platform & Enablement Team schlägst du die Brücke zwischen Software Engineering, MLOps und Full-Stack-Entwicklung : Du bringst ML-Modelle in die Produktion, baust die passenden Services darum herum und springst auch mal ins Frontend, wenn es die Umsetzung beschleunigt. Diese Position kann vor Ort, hybrid oder auch vollständig remote innerhalb Deutschlands oder in ausgewählten europäischen Ländern , in denen wir registriert sind, ausgeführt werden. Dein Arbeitsort wird im Voraus vereinbart und bildet die Grundlage deines Arbeitsvertrags. Das sind deine Aufgaben: Model-to-Production Du entwickelst ML-gestützte Services und bringst sie als containerisierte Microservices in Produktion (FastAPI + Docker / AWS ECS / Lambda). Du baust robuste Trainings-, Evaluations- und Inferenzpipelines mit Python und dem PyData-Stack (z. B. NumPy, Pandas, Scikit-learn). MLOps & Platform Engineering Du setzt CI/CD-Prozesse für Machine Learning um (GitHub Actions, Terraform-gesteuerte AWS-Infrastruktur). Du stattest Modelle mit Observability und Experiment-Tracking aus (z. B. W&B, Prometheus, TensorBoard). Full-Stack Enablement Du entwickelst Prototypen für nutzernahe Features oder interne Tools mit React/TypeScript, Streamlit und/oder Gradio. Du stellst Modelle über gut dokumentierte RESTful APIs bereit und integrierst sie in die Produktwelt von Shopware. Zusammenarbeit & Innovation Du arbeitest eng mit Data Scientists zusammen, um Notebooks in produktionsreifen Code zu überführen. Du erkundest neue Ansätze wie LLMs, RAG-Systeme oder agentenbasierte Frameworks und bewertest deren Potenzial für Shopware. Das bringst du mit: Software-Engineering-Background: Du hast 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Systeme mit Python, TypeScript und/oder React. Dabei bist du mit Type Safety, Testing und Clean Code Prinzipien bestens vertraut. Cloud & Infrastructure-as-Code: Du hast praktische Erfahrung mit AWS und dem Umgang mit Terraform (oder vergleichbaren Tools) zur Infrastrukturverwaltung. Machine-Learning-Know-how: Du verfügst über ein solides Verständnis von überwachtem/unkontrolliertem Lernen und Deep-Learning-Konzepten wie CNNs, RNNs oder Transformern. MLOps-Mindset: Du arbeitest hands-on mit CI/CD, Docker sowie Monitoring und Alerting. Wenn dir bestimmte MLOps-Praktiken noch fehlen, bringst du die Motivation mit, sie dir gezielt anzueignen. Full-Stack-Skills: Du bist in der Lage (und bereit), auch Frontend- oder Integrationscode in React/TypeScript oder vergleichbaren Frameworks umzusetzen. Nice to have: Erfahrung mit PySpark/Spark oder Streaming-Technologien (Kafka/Kinesis), LLM-Tooling (z. B. LangChain, Hugging Face) oder Vektordatenbanken ist ein Plus. Kommunikation: Du verfügst über sehr gute Englischkenntnisse und hast Freude an der Zusammenarbeit in einem vollständig remote arbeitenden, cross-funktionalen Team. Das bieten wir dir: Unternehmenskultur: Offene Kultur, flache Hierarchien, Eigeninitiative wird gefördert. Arbeitsverträge: Unbefristete Anstellungen bieten langfristige Sicherheit. Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten und Optionen für mobiles Arbeiten und Full-Remote-Verträge. Ausstattung: Freie Wahl der Arbeits-Hardware. Onboarding: Gut strukturiertes Onboarding mit Unterstützung durch einen persönlichen \“Buddy\“. Arbeitsumfeld: Inspirierendes Umfeld mit engagierten Kollegen und einer dynamischen Gemeinschaft. Entwicklungsmöglichkeiten: Vielfältige Chancen für persönliches Wachstum und Entwicklung. Zusatzleistungen: Attraktive Benefits wie betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsprogramme und regelmäßige Teamevents. … und vieles mehr! Einen detaillierten Einblick bekommst du auf unserer Karriereseite . Deine Ansprechperson für diese Stelle ist Carmen Bouraine und steht dir bei Fragen gerne zur Verfügung! Vor- und Nachname *