Machine Learning Engineer / Data Scientist

• Full-timeEmployment type: Full-time
• €56,500 - €74,000 (XING estimate)
• On-site
• Be an early applicant

Der ideale Kandidat bringt mindestens zwei Jahre Erfahrung in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning und Computerlinguistik mit. Eine abgeschlossene Ausbildung oder ein Studium im IT-Bereich ist erforderlich. Zudem sind fundierte Programmierkenntnisse in Python, Java, Go oder Node.js sowie in weiteren gängigen Technologien notwendig. Erfahrungen mit WebService-Standards und Google APIs (wie Google Cloud Platform und Google Maps Platform) sind von Vorteil. Der sichere Umgang mit der Linux-Konsole ist ebenfalls wichtig. Der Kandidat sollte KI-Tools souverän einsetzen können, die Ergebnisse kritisch bewerten und sowohl Kunden als auch das Team unterstützen, die Potenziale von Künstlicher Intelligenz zu nutzen. Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse sind erforderlich, um in einem internationalen Umfeld erfolgreich zu kommunizieren.

Technologien

Python Java Go Node.js TensorFlow PyTorch

Soft Skills

Teamfähigkeit Kommunikation Analytisches Denken

Erforderliche Sprachen

Deutsch Englisch

Vor Ort Vollzeit Mid-Level vor 22 Tagen Aktualisiert vor 22 Tagen 56.000 € - 79.000 € / Jahr, Das Unternehmen steht für digitale Exzellenz und bietet vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. In einem dynamischen Umfeld wachsen die Teams gemeinsam und lernen voneinander, indem sie an anspruchsvollen Projekten arbeiten und interdisziplinäre Zusammenarbeit fördern. Die Rolle des Machine Learning Engineers umfasst die Entwicklung moderner, skalierbarer Machine Learning-Lösungen auf der Google Cloud. Zu den täglichen Aufgaben gehört das Deployment von Machine Learning-Modellen, die mithilfe von Python in produktionsbereite Daten-Pipelines integriert werden. Zudem werden Kundenanforderungen effizient in maßgeschneiderte Lösungen übersetzt. Die Mitarbeitenden arbeiten mit Google Cloud-Produkten sowie Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn und wirken an der Konzeption und Beratung für komponentenbasierte Software-Architekturen mit. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einer Kultur, die Offenheit, Verantwortungsübernahme und gemeinsame Erfolge fördert. Die Entwicklungsperspektiven sind vielfältig und beinhalten zahlreiche Trainingsangebote, die die kontinuierliche Weiterbildung unterstützen.