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# Senior Machine Learning Engineer / ML Solution Architect

- **Company:** APRIORI - business solutions AG
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Network Analysis, Cluster Analysis, Python (Programming Language), Machine Learning, Model-Driven Development, Feature Engineering, Information Technology, Machine Learning Operations
- **Published:** August 7, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5830566054

## About the Role

* 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

## Description

* 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


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