Senior Full-Stack Machine Learning Engineer (GenAI / Agentic Systems)

Die Gelegenheit

Wir suchen einen Sr. Machine Learning (ML) Engineer mit einem starken Sinn für Eigenverantwortung. Wenn Sie ein ML-Praktiker sind, der in einer Umgebung gedeiht, in der Innovation auf praktische Anwendung trifft, um disruptive Produkte zu entwickeln, ist diese Rolle genau das Richtige für Sie. Bei dem Unternehmen beabsichtigen wir, Grenzen neu zu definieren und die Mitarbeiterkommunikation sowie digitale Beschilderung durch die Kraft modernster maschineller Lern- und KI-Technologien umzugestalten. Wir bauen nicht nur Produkte; wir stören den Status quo mit transformierenden Lösungen, die konventionelles Denken herausfordern, Wettbewerbsvorteile schaffen und neue Marktchancen eröffnen.

Diese Rolle ist entscheidend für den Erfolg unseres KI-Teams. Sie ist das Rückgrat unserer ML-Initiativen. Diese Rolle überbrückt die Kluft zwischen Forschung und Produktion, indem sie modernste KI-Technologie in führende, weltklasse Lösungen integriert. Als Sr. Full-Stack Machine Learning (ML) Engineer werden Sie der Haupttreiber für innovative Problemlösungen sein, indem Sie technische Exzellenz mit kreativer Anwendung von ML kombinieren. Ihr Fachwissen wird entscheidend sein, um verborgene Chancen innerhalb von Produktideen aufzudecken, einschließlich des Designs und der Bereitstellung von agentischen KI-Systemen, die autonom innerhalb realer Produktbeschränkungen denken, planen und handeln können. Darüber hinaus bleiben Sie an der Spitze neuer Technologien und bewerten kontinuierlich neue AI/ML-Frameworks, Tools und Best Practices, um die Evolution unserer Softwarelösungen zu unterstützen.

Hauptverantwortlichkeiten

• Eigenverantwortliche Lieferung von KI-Funktionen über Modell, Backend, APIs, UI-Integration, Bereitstellung, Überwachung und Iteration in der Produktion
• Lösen komplexer Herausforderungen mit AI/ML: Entwerfen und Entwickeln neuer KI-gestützter Produkte, die den Produktfahrplan liefern, einschließlich agentischer KI-Lösungen, die LLMs, Tools und Workflows orchestrieren, um mehrstufige Probleme autonom zu lösen.
• Implementierung des ML-Lebenszyklus - von der Datenverarbeitung und Modellentwicklung bis zur cloudbasierten Bereitstellung, Integration und Operationalisierung, einschließlich MLOps
• Produktion von Full-Stack AI/ML-Lösungen: Übersetzen von aufkommenden Technologien wie GenAI und agentischen KI-Architekturen in innovative, praktische Lösungen, die das Kundenerlebnis transformieren.
• Ausrichtung an der Produktstrategie: Erstellen von Prototypen in hoher Frequenz, um potenzielle Lösungen gemäß unserer Produktstrategie zu demonstrieren/zu validieren.
• Optimierung der Modell- und Systemleistung: Feinabstimmung, Optimierung von Trainings- und Inferenzleistungen, einschließlich Latenz-, Kosten- und Zuverlässigkeitskompromissen in agentenbasierten und LLM-gesteuerten Systemen.
• Breitere Zusammenarbeit: Partnerschaft mit funktionsübergreifenden Teams, um die Auswirkungen von ML-Innovationen zu demonstrieren und zu validieren, bevor sie in das Produktökosystem eingeführt werden.
• Forschungskompetenz: Auf dem neuesten Stand der SOTA- und Branchentrends in AI/ML bleiben, mit einem starken Bewusstsein für Fortschritte in agentischen Systemen, autonomen Workflows und Multi-Agenten-Architekturen.

Technische Fähigkeiten / Kompetenzen

• Starker AI/ML-Hintergrund: Expertise im Entwerfen, Bauen und Bereitstellen von realen ML-Anwendungen (Computer Vision, Klassifikation usw.)
• Starke Grundlage in GenAI: Tiefes Verständnis generativer Modelle (LLMs usw.), KI-Agenten, Prompt Engineering RAG, Vektordatenbanken.
• Technische Expertise: Beherrschung von ML/GenAI-Frameworks, Datenbanken, Shell-Skripten und Programmiersprachen, einschließlich Frameworks und Tools, die häufig zum Erstellen und Orchestrieren von KI-Agenten verwendet werden.
• MLOps-Expertise: Praktische Erfahrung im Einrichten von MLOps auf AWS, Azure und GCP.
• Full-Stack-Expertise: Beherrschung von Datenpipelines, verteilten Systemen, APIs, Web-Front-End, mobilen Apps, automatisierten Tests und Cloud-Plattformen (AWS, GCP usw.).
• Außergewöhnliche Problemlösungsfähigkeiten: Fähigkeit, komplexe technische und geschäftliche Herausforderungen zu vereinfachen und zu zerlegen, um innovative und praktische Lösungen zu schaffen.
• Teammanagement: Erfahrung in der Anleitung von Teams zur Bereitstellung von Lösungen mit hoher Wirkung.
• Kontinuierliches Lernen: Fähigkeit, schnell zu lernen und neue Technologien praktisch zur Lösung von Problemen anzuwenden.

Bildung & Erfahrung

• Master oder PhD in AI/ML oder einem verwandten Bereich
• Mindestens 6+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Software oder KI-Systemen, einschließlich 1–3 Jahre Erfahrung mit LLMs, generativer KI oder KI-Agentenarchitekturen.

Warum wir?

• Eine hervorragende Unternehmenskultur
• Wettbewerbsfähiges Gehalt
• Leistungsabhängiger Bonus
• Krankenversicherung
• Flexible Arbeitszeiten
• Bildungsunterstützung
• In-house Soft-Skills-Training

Das Unternehmen ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir verpflichten uns, Ihre Privatsphäre zu schützen. Für Details darüber, wie wir Ihre persönlichen Informationen sammeln, verwenden und schützen, verweisen wir auf unsere Datenschutzrichtlinie für Bewerber.