Machine Learning Engineer - AI Insights

Du willst aktiv am Wachstum eines Unternehmens mitwirken und große Pläne Realität werden lassen? Dann komm in unser Team! Dich erwarten spannende Herausforderungen, ein inspirierendes Umfeld und eine Arbeitskultur, die Flexibilität und Zusammenarbeit vereint - mit unserer 60/40-Regelung und modernen Büros in Ratingen als Treffpunkt für Ideen. Als Teil unseres Teams übernimmst du folgende Aufgaben:

• Du bist die treibende Kraft, die innovative AI/ML-Konzepte aus dem Lab-Umfeld in robuste, skalierbare Produkte überführt - und sorgst dafür, dass Modelle vom Prototypenstadium nahtlos in stabile Produktivsysteme gelangen.
• Du operationalisierst den gesamten ML-Lifecycle, entwickelst automatisierte CI/CD-Pipelines, verantwortest den produktiven Rollout von Modellen und baust unsere belastbare MLOps-Infrastruktur kontinuierlich aus.
• Du implementierst Algorithmen und komplexe Feature-Transformationen performant in produktiven Systemen und optimierst sie für Latenz, Durchsatz und maximale Stabilität.
• Du entwickelst skalierbare Datenpipelines und Feature Stores, die eine verlässliche, konsistente Datenversorgung für Training und Serving - online wie offline - sicherstellen.
• Du etablierst ein professionelles Monitoring mit Mechanismen wie Drift-Detection, automatisiertem Retraining und Validierung, um eine dauerhaft hohe Modellqualität im Live-Betrieb zu gewährleisten.
• Du arbeitest eng mit Data Scientists, MLOps- und IT-Infrastrukturteams zusammen und stellst sicher, dass alle produktiven AI/ML-Lösungen Software-Engineering-Best Practices, Compliance-, Security- und Datenschutzanforderungen erfüllen.

• Du hast einen Masterabschluss in Informatik, Software Engineering, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach.
• Du bringst mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im ML Engineering oder MLOps mit und hast erfolgreich produktive, maßgeschneiderte AI/ML-Lösungen aufgebaut, ausgerollt und betrieben.
• Du verfügst über tiefgehende Kenntnisse in Python und SQL sowie praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (idealerweise Azure) und Data Warehouses wie Snowflake; erste Erfahrung mit Infrastructure-as-Code, z. B. Terraform, ist ein Plus.
• Du beherrschst CI/CD-Tools (z. B. Azure DevOps), Containerisierung mit Docker/Kubernetes und wendest moderne Software-Design-Patterns sicher an.
• Du fühlst dich in einem dynamischen, agilen und innovativen Umfeld wohl, arbeitest eigenständig und zugleich effektiv im Team.
• Du verfügst über ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind ein Plus.

Wir freuen uns über Deine Bewerbung und auf Bewerber:innen, die unsere vielfältige Kultur bereichern! Unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft und sexueller Identität und Orientierung. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Diese Stelle kann in Vollzeit oder vollzeitnaher Teilzeit (mind. 30 Std./ Woche; ausgenommen sind Werkstudenten und explizit in Teilzeit ausgeschriebene Teilzeitstellen*) ausgeübt werden. DKV Mobility sucht die besten Talente und weiß, dass diese nicht immer in Vollzeit zur Verfügung stehen. Viele unserer Mitarbeiter:innen arbeiten in Teilzeit oder in flexiblen Arbeitsmodellen. Bitte sprich im Bewerbungsverfahren mit uns über die Flexibilität, die Du benötigst., Wir stehen für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf! Deshalb bieten wir flexible Arbeitszeiten und familienfreundliche Arbeitszeitenmodelle. Zudem setzen wir auf eine ausgewogene Mischung aus Vor-Ort-Meetings und Homeoffice.

Als führender europäischer Mobilitätsdienstleister widmen wir uns effizienten Mobilitätslösungen zur Steuerung gewerblicher Fuhrparks. Zu unserem Portfolio gehören smarte Produkte und Dienstleistungen rund ums Tanken, alternative Antriebsarten, Mautabwicklung, Liquiditätsvorteile und innovative vernetzte Services.

In unserem Know-how steckt die geballte Kompetenz von mehr als 1.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern aus 13 Ländern. Der DKV Euro Service ist Teil der DKV MOBILITY SERVICES Group, die 2018 einen Umsatz von 8,6 Milliarden Euro erwirtschaftete.