Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI/ML-Anwendungen mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Schnell wachsendes B2B-Sicherheits-Startup mit kreativer Teamkultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Cybersicherheit und arbeite an innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in KI/ML und Backend-Entwicklung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
We are looking for a highly skilled AI/ML Developer with strong Backend Development expertise to design, build, and deploy production-grade AI-powered applications.
About the job
Founded by Santhosh Jayaprakash and headquartered in Berlin, Unosecur is a fast-growing, Pre-Series A startup with $5M in funding.
We're a fast-growing B2B security Saa S platform making identity security smarter and simpler for enterprises worldwide.
You’ll be part of a diverse team that thrives on creativity, collaboration, and cross-border problem-solving.
With cybersecurity now mission‑critical, you’ll be building not just a career, but a future in one of tech’s most dynamic and resilient sectors.
Joining Unosecur means stepping onto a global stage.
Role Overview
We are looking for a highly skilled AI/ML Developer with strong Backend Development expertise to design, build, and deploy production-grade AI-powered applications.
The ideal candidate will have hands‑on experience in Machine Learning, Generative AI, LLM-based systems, and scalable backend services, with the ability to translate research and prototypes into reliable, enterprise‑ready solutions.
This role involves working across the full software development lifecycle, from system design and model development to deployment, optimization, and monitoring, while collaborating closely with product, platform, and Dev Ops teams.
Key Responsibilities
- Design, develop, and deploy end-to-end AI/ML applications, including traditional ML and Generative AI solutions.
- Building and integrating (MCP) within AI/ML systems
- Build and optimize LLM-based systems such as RAG pipelines, Agentic AI workflows, and domain‑specific chatbots.
- Fine‑tune and optimize models using techniques like PEFT, SFT, and prompt engineering (Few‑Shot, Chain‑of‑Thought).
- Develop NLP solutions for text classification, sentiment analysis, summarization, and question answering.
- Ensure model performance, scalability, and reliability in production environments.
- Design and develop scalable backend services and REST APIs using Python (Fast API/Flask).
- Integrate ML models into backend systems for real‑time and batch inference.
- Build microservices‑based architectures with strong emphasis on performance, security, and maintainability.
- Work with relational and No SQL databases to support data‑intensive AI applications.
- MLOps & Deployment
- Implement MLOps workflows for experiment tracking, model versioning, and reproducible deployments.
- Containerize and deploy applications using Docker and CI/CD pipelines.
- Optimize inference pipelines for low latency and high throughput.
- Monitor deployed models and services, ensuring reliability and continuous improvement.
- Collaborate with cross functional teams including AI research, backend engineering, Dev Ops, and product.
- Participate in system design discussions and contribute to architectural decisions.
- Take ownership of features from concept to production, ensuring high-quality delivery.
- Required Skills & Qualifications
- Technical Skills
- Strong proficiency in Python with backend frameworks such as Fast API or Flask.
- Solid experience in Machine Learning and Deep Learning frameworks (Py Torch, Tensor Flow, scikit‑learn).
- Hands‑on experience with Generative AI, LLMs, RAG architectures, and Agentic AI systems.
- Experience building and consuming RESTful APIs and microservices.
- Knowledge of SQL and No SQL databases (Postgre SQL, Mongo DB, Redis, etc.).
- Experience with Docker, CI/CD pipelines, and cloud platforms (AWS, Azure, or equivalent).
- Familiarity with ML lifecycle management tools (experiment tracking, model registry, monitoring).
- Software Engineering
- Strong understanding of system design, SDLC, and clean code practices.
- Experience with version control systems (Git) and testing frameworks.
- Ability to design scalable, maintainable, and production‑ready systems.
- Nice to Have
- Experience with Agentic AI frameworks and autonomous workflows.
- Exposure to LLM inference optimization and serving frameworks.
- Prior experience working in enterprise or research‑driven environments.
- Contributions to patents, publications, or open‑source projects.
- What We’re Looking For
- A problem‑solver who can bridge AI research and backend engineering.
- Someone comfortable owning end‑to‑end delivery of AI‑powered systems.
- Strong communication skills and the ability to work in fast‑paced, collaborative environments.
- #J-18808-Ljbffr
AI/ ML Engineer (8-12 years) Arbeitgeber: Unosecur
Unosecur ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Kreativität und Zusammenarbeit fördert das Unternehmen eine inklusive Kultur, die persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung unterstützt. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsbedingungen in Berlin, einem Standort, der für seine lebendige Tech-Community bekannt ist, sowie von der Chance, an bedeutenden Projekten im Bereich der Cybersicherheit zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI/ ML Engineer (8-12 years) erhalten könnten
✨Netzwerken in der IT-Community
In der IT-Consulting-Welt sollten wir regelmäßig auf Veranstaltungen wie Tech-Meetups oder Konferenzen gehen. Hier können wir nicht nur unser Netzwerk erweitern, sondern auch direkt mit potenziellen Arbeitgebern ins Gespräch kommen und unser Interesse an einer Vollzeitstelle zeigen.
✨Online-Foren und Gruppen nutzen
Sich in Online-Foren und Communities wie Stack Overflow oder LinkedIn-Gruppen umzusehen, kann uns helfen, Insider-Tipps zu erhalten und Informationen über offene Stellen in der IT-Beratung zu sammeln. Vergiss nicht, aktiv zu werden und Fragen zu stellen oder dein Wissen zu teilen – das erhöht unsere Sichtbarkeit!
✨Direkt bei Unosecur bewerben
Viele Unternehmen, wie Unosecur, stemmen ihre Vollzeitstellen bevorzugt über ihre eigenen Karriere-Webseiten. Also, lass uns regelmäßig auf deren Seite vorbeischauen und uns direkt bewerben, statt nur die üblichen Jobportale zu nutzen.
✨Überzeugende Projekte zeigen
Wir sollten unser Portfolio oder relevante Projekte gut sichtbar machen, egal ob das auf Github, persönlich oder auf LinkedIn ist. Bei IT-Consulting-Stellen kommt es oft auf praktische Erfahrungen an, also lass uns zeigen, was wir können!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI/ ML Engineer (8-12 years) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeige deine technischen Skills!:In der IT-Beratung zählen deine technischen Kenntnisse und Fähigkeiten. Achte darauf, relevante Programmiersprachen, Tools und Systeme in deinem Lebenslauf aufzulisten. Zeig auch, wenn du Zertifikate hast, die deine Kompetenz unterstützen – das könnte dir einen echten Vorteil verschaffen!
Verstehe die Branche!:Unterstreiche in deinem Anschreiben, dass du ein gutes Verständnis für aktuelle Trends und Herausforderungen in der IT-Branche hast. Zeig, dass du nicht nur die technischen Aspekte beherrschst, sondern auch die Bedürfnisse der Kunden erkennen und lösen kannst!
Deine Projekte zählen!:Falls du bereits an IT-Projekten gearbeitet hast, verlinke diese oder beschreibe sie in deinem Lebenslauf. Praktische Erfahrungen – sei es in Form von Praktika oder privaten Projekten – sind besonders wertvoll in der IT-Beratung. Zeige uns, was du kannst!
Individuelle Bewerbung ist der Schlüssel!:Jede Bewerbung sollte individuell auf Unosecur und die ausgeschriebene Position AI/ ML Engineer (8-12 years) zugeschnitten sein. Teile uns mit, warum gerade du eine gute Wahl für unser Team bist. Das zeigt dein Engagement und deine Motivation, die über eine Standardbewerbung hinausgeht.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Unosecur vorbereitet
✨Technische Vorbereitung ist alles!
Da du dich auf eine Vollzeitstelle in der IT-Beratung bewirbst, solltest du dir wirklich einen Überblick über die wichtigsten Tools und Technologien verschaffen, die in der Branche verwendet werden. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten, die sich auf Software-Architektur oder Systemintegration beziehen könnten.
✨Praxisbeispiele parat haben
In der IT-Beratung ist es wichtig, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu bringen. Überlege dir Projekte, bei denen du erfolgreich einen Kunden beraten hast oder Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch in der Praxis erfolgreich sein kannst.
✨Soft Skills betonen
Ein großer Teil der IT-Beratung ist die Kommunikation mit Kunden und das Verständnis ihrer Bedürfnisse. Bereite dich darauf vor, über deine zwischenmenschlichen Fähigkeiten zu sprechen, wie du mit herausfordernden Kunden umgehst oder wie du in Teams arbeitest. Das wird den Interviewern zeigen, dass du mehr als nur technisches Wissen mitbringst!
✨Fragen zum Unternehmen vorbereiten
Schau dir spezifisch die Projekte von Unosecur an und überlege dir, welche Fragen du dazu stellen möchtest. Zeig Interesse an den aktuellen Herausforderungen, vor denen das Unternehmen steht, und wie du dazu beitragen könntest. Das hebt dich von anderen Bewerbern ab und zeigt, dass du wirklich motiviert bist.
