Principal Machine Learning Engineer (f/m/x)

Ihre Mission
Dies ist ein Unternehmen, das für Wachstum geschaffen wurde. Wenn Sie dem Unternehmen beitreten, betreten Sie eine hochdynamische Umgebung, in der Daten nicht nur analysiert, sondern in Systeme umgewandelt werden, die direkt die Unternehmensleistung steigern. Sie werden an der Schnittstelle von Daten, Engineering und Produkt arbeiten und reale Probleme in einem Bereich lösen, der sowohl Geschwindigkeit als auch Präzision erfordert. Wir entwickeln leistungsstarke Verbraucherprodukte in einer der wettbewerbsintensivsten Branchen: Mobile Gaming. Als Teil eines Unternehmens auf einem Weg des Hyperwachstums werden Sie mithelfen, wie maschinelles Lernen zu einem zentralen Treiber unserer Innovation wird, von intelligenteren Entscheidungen bis hin zu skalierbarer, produktionsbereiter Intelligenz auf unserer Plattform.

Wenn Sie nach einer Rolle suchen, in der Sie nur experimentieren oder in der Forschung bleiben, ist dies nicht der richtige Platz. Als Principal Machine Learning Engineer (f/m/x) im Unternehmen legen Sie die Grundlage dafür, wie ML im Unternehmen aufgebaut, bereitgestellt und skaliert wird, indem Sie Erkenntnisse in Systeme und Modelle umwandeln, die messbare Auswirkungen haben. Sie übernehmen den gesamten ML-Lebenszyklus von Anfang bis Ende, von der ersten Idee über die Produktion bis zur kontinuierlichen Verbesserung, und arbeiten eng mit Data Science, Data Engineering und Produkt zusammen. KI ist zentral für unser Handeln, nicht nur für das, was wir bauen: Wir nutzen täglich KI-Tools, um intelligenter zu arbeiten, repetitive Aufgaben zu eliminieren und unsere Zeit dort zu verbringen, wo sie tatsächlich einen Unterschied macht. Wenn diese Denkweise zu Ihnen passt, werden Sie gut ins Team passen.

Was Sie übernehmen werden

• Maschinenlernen-Systeme & Einfluss – Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von Modellen, die reale Geschäftsprobleme lösen, mit Fokus auf produktionsbereite Systeme, die direkt die Produktleistung, das Nutzerverhalten und den Umsatz beeinflussen.
• End-to-End ML-Lebenszyklus – Übernehmen Sie die Verantwortung von Experimenten bis zur Bereitstellung und darüber hinaus, validieren Sie Modelle, bringen Sie sie in die Produktion, überwachen Sie die Leistung und iterieren Sie kontinuierlich, um Ergebnisse in dynamischen Umgebungen zu verbessern.
• Zusammenarbeit zwischen Daten & Engineering – Arbeiten Sie eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, um Erkenntnisse, Metriken und Hypothesen in skalierbare ML-Lösungen zu übersetzen, und arbeiten Sie mit Data Engineers zusammen, um robuste Pipelines, Verfügbarkeit von Funktionen und zuverlässige Bereitstellungen sicherzustellen.
• ML-Infrastruktur & Grundlagen – Helfen Sie dabei, festzulegen, wie ML im Unternehmen durchgeführt wird, indem Sie Best Practices, Tools und Architekturen für die Modellentwicklung, -bereitstellung, -versionierung und -überwachung definieren und die Grundlage für zukünftiges Wachstum schaffen.
• Übersetzung von Unklarheiten in Systeme – Nehmen Sie vage definierte Probleme und verwandeln Sie sie in strukturierte ML-Lösungen, treffen Sie Abwägungen, definieren Sie Ansätze und bringen Sie Klarheit, wo noch keine besteht.

Was Sie mitbringen

• Starke praktische ML-Erfahrung – Über 7 Jahre solide Erfahrung im maschinellen Lernen, in angewandter Statistik oder Datenwissenschaft, mit klarem Fokus auf reale, produktive Anwendungsfälle.
• Technische Tiefe & Programmierkenntnisse – Sehr versiert in Python und erfahren mit modernen ML-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch, Schreiben von sauberem, wartbarem und produktionsbereitem Code.
• Aktive Nutzung von KI-Tools, insbesondere Claude, und Nutzung von LLM-APIs zur Beschleunigung von Prototyping, Forschung und Funktionsentwicklung.
• Daten- & Infrastrukturverständnis – Sicher im Umgang mit Datenpipelines und Infrastruktur, einschließlich SQL, Datenlager, ETL/ELT-Workflows und Databricks.
• Produktionsdenken – Praktische Erfahrung mit der Bereitstellung, Versionierung und Überwachung von Modellen in realen Umgebungen, Denken über das Training hinaus in Richtung Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und langfristige Leistung.
• Kommunikations- & Übersetzungsfähigkeiten – Übersetzen von geschäftlichen und analytischen Fragen in ML-Probleme und klare Erklärung von ML-Konzepten für nicht-technische Stakeholder.
• Builder-Mentalität – Gedeihen in Unklarheit und schnelllebigen Umgebungen, Struktur schaffen, wo keine existiert, pragmatische Entscheidungen treffen und Verantwortung für Ergebnisse von Anfang bis Ende übernehmen.

Was Sie erwarten können

• Ambitionierte Menschen, echte Verantwortung – Arbeiten Sie mit motivierten, unternehmerischen Menschen, die sich leidenschaftlich für das einsetzen, was sie liefern, sich offen herausfordern und gemeinsam Verantwortung übernehmen.
• Wettbewerb auf höchstem Niveau – Unsere Apps rangieren in den Top 5 ihrer Kategorien; wir sind entschlossen, weiter zu pushen, härter zu konkurrieren und den ersten Platz zu erreichen.
• Wachstumsfokus – Lernen ist in die Arbeit integriert durch Verantwortung, Feedback und echte Herausforderungen.
• Vorteile, die Ihnen helfen, sich zu konzentrieren – Transportzuschuss, Lernbudget, Wellness und Fitnessstudio, Workation, zweiwöchentliche Team-Mittagessen und mehr. Die Vorteile sind großartig, aber der wahre Grund, warum Menschen beitreten und bleiben, ist die Herausforderung, die Menschen und der Antrieb, gemeinsam zu gewinnen.

Bitte beachten Sie: Dies ist keine rein remote Position; wir bieten ein flexibles hybrides Modell in Hamburg, Deutschland – Arbeiten von zu Hause an Montagen und Freitagen, Bürobesuch an Dienstagen, Mittwochen und Donnerstagen.