Senior Machine Learning Engineer / ML Solution Architect

• Analyse von Daten verschiedener Rechtseinheiten zur Bewertung der Machbarkeit von Ausreißererkennung mittels Zeitreihenanalysen, Clustering-Verfahren und Netzwerkanalysen
• Analyse bestehender ML-Lösungen sowie Identifikation von Verbesserungspotenzialen durch explorative Datenanalyse, Feature Engineering und Modellentwicklung
• Konzeption, Entwicklung und Durchführung von Netzwerkanalysen, einschließlich Graphenkonstruktion, Community Detection und Abbildung von Beziehungsstrukturen
• Bewertung der Modellleistung, Modell-Erklärbarkeit und Validierung von Trainings- und Testergebnissen
• Berücksichtigung von Governance- und regulatorischen Anforderungen bei der Entwicklung und Bewertung der Modelle
• Definition der Zielarchitektur, einer Implementierungsroadmap und eines MLOps-Frameworks für eine produktionsreife Umsetzung
• Erstellung technischer Konzepte und Umsetzungsvorgaben für einen IT-Dienstleister
• Entwicklung von Empfehlungen zu Model Governance, Model Drift und Explainability

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Erfahrung im Bereich Machine Learning und in der Entwicklung datengetriebener Lösungen
• Fundierte Kenntnisse in der Anomalie- und Ausreißererkennung sowie in der Zeitreihenanalyse
• Sehr gute Kenntnisse in der Python-Entwicklung und im Feature Engineering
• Erfahrung mit Graph Analytics, Netzwerkanalysen und relevanten Verfahren wie Graphenkonstruktion oder Community Detection
• Kenntnisse im Transaktionsmonitoring zur Geldwäscheprävention
• Erfahrung in der Modellvalidierung, Modell-Erklärbarkeit und im Umgang mit regulatorischen Anforderungen
• Kenntnisse in MLOps, Model Governance und Lösungsarchitektur
• Analytische, strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Das bietet unser Klient

• Anspruchsvolle Aufgaben im Umfeld moderner Machine-Learning- und Analyseverfahren
• Mitarbeit an produktionsnahen Lösungen für komplexe Daten- und Transaktionsstrukturen
• Internationales und technologisch geprägtes Arbeitsumfeld
• Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zum mobilen Arbeiten
• Moderne Arbeitsbedingungen und eine strukturierte Einarbeitung
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams und erfahrenen Fachexperten