Senior Machine Learning Engineer

Prototypen sind aufregend. Die Produktion ist der Ort, an dem es ernst wird. Bei SmartStream helfen wir den größten Finanzinstituten der Welt, Milliarden von Transaktionen jeden Monat abzugleichen. Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, der unserem Team in Wien beitritt und unsere ML- und KI-Fähigkeiten von Notebooks in die Produktion überführt – zur Unterstützung des Transaktionsabgleichs, der Rekonsolidierung und der Ausnahmebehandlung in echtem Maßstab.

Was Sie tun werden:

• Sie übernehmen ML-Dienste von Anfang bis Ende: Sie versenden sie, härten sie ab und halten sie lange nach dem Start genau und zuverlässig.
• Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Softwareingenieuren, Produktmanagern und Fachexperten, um chaotische reale Rekonsolidierungsprobleme in zuverlässige Software zu verwandeln.
• Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine Learning-Modellen und -Diensten – und die bestehenden leistungsfähig und robust halten.
• Übersetzung von Forschungsartefakten und Prototypen in produktionsreife Systeme: Code härten, Tests und Beobachtbarkeit hinzufügen, Bereitstellung, Skalierung und Lebenszyklusmanagement übernehmen.
• Modellbereitstellung, Überwachung, Drift-Erkennung und Retraining in der Produktion.
• Ingenieur- und Evaluierung von Funktionen auf realen Finanzdatensätzen sowie Kalibrierung und Validierung von Modellen für zuverlässiges Verhalten.
• Enge Zusammenarbeit mit Ingenieur- und Datenwissenschaftsteams zur Unterstützung der umgebenden Daten- und Abgleichplattform.
• Dokumentation von Methoden und Entscheidungen, um Modelle transparent und reproduzierbar zu halten.

Der Umfang:

Sie arbeiten über das gesamte Spektrum der angewandten KI – von klassischem ML (überwachtes, unüberwachtes und tiefes Lernen) bis hin zu agentischer KI, die auf großen Sprachmodellen, Werkzeugnutzung und mehrstufigem Denken basiert. Dies ist eine praktische Ingenieursrolle: Der Schwerpunkt liegt auf der Produktionsreife, nicht auf dem Schreiben von Fachartikeln.

Was wir suchen:

Kernkompetenzen:

• Starke Softwareentwicklung in Python: sauberen, typisierten, gut getesteten Code, Versionskontrolle und CI/CD.
• Starke Kenntnisse des wissenschaftlichen Python-Stacks (NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch) und ein solides, praktisches Verständnis von ML, Statistik und Modellevaluation.
• Erfahrung in der Umsetzung von ML-Modellen in die Produktion und deren Betrieb (Bereitstellung, Überwachung, Retraining) – nicht nur im Notebook.
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Produktionsdiensten und APIs (z.B. FastAPI oder Flask), containerisiert und bereitgestellt auf Kubernetes oder ähnlichem.
• Feature Engineering auf strukturierten/tabellarischen Daten sowie fundierte Modellevaluation und -validierung.
• Fähigkeit, mit großen Datensätzen zu arbeiten und zuverlässige Datenpipelines zu erstellen.
• Klare Kommunikation mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern.

Schön zu haben:

• MLOps-Praktiken: Modell- und Datenversionierung, automatisiertes Retraining, Überwachung und Champion/Challenger-Bewertung.
• Verteilte Datenverarbeitung (Dask, Spark, Apache Arrow/parquet) und Umgang mit spaltenbasierten Daten im großen Maßstab.
• Modell-Erklärbarkeit (z.B. SHAP) und Wahrscheinlichkeitskalibrierung.
• LLM-basierte oder agentische Systeme (Werkzeugnutzung, Orchestrierung, Abruf).
• Workflow-Orchestrierung und Ereignis-/Stream-Verarbeitung.
• Erfahrung in regulierten oder datenschutzintensiven Branchen, idealerweise im Finanzdienstleistungssektor.
• Cloud-basierte ML-Infrastruktur.

Erfahrung:

• Erfahrung im Bereich Machine Learning Engineering oder Software Engineering mit starkem ML-Anteil.
• Bereitstellung und Betrieb von ML-Modellen in der Produktion.
• Arbeiten in funktionsübergreifenden Teams, die Softwareprodukte liefern.
• Starke Problemlösungsfähigkeiten und einen pragmatischen, besitzergreifenden Ansatz zur Bereitstellung zuverlässiger Software.

Qualifikationen:

Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich – oder gleichwertige praktische Erfahrung.

Warum SmartStream:

Wir haben über 40 Jahre damit verbracht, Probleme nach dem Handel für Tier-1-Banken, Vermögensverwalter und Fintechs zu lösen. Unsere Plattformen verarbeiten über 10 Milliarden Transaktionen pro Monat, und unsere KI-Arbeit ist zentral für die zukünftige Ausrichtung des Unternehmens – kein Nebenprojekt. Bereit, ML zu entwickeln, das tatsächlich läuft? Bewerben Sie sich unten oder senden Sie mir direkt eine Nachricht. SmartStream ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir setzen uns dafür ein, Chancengleichheit zu fördern und Praktiken zu verfolgen, die frei von unfairer und rechtswidriger Diskriminierung sind.