> Markdown version of [/jobs/ext/3710769-swe-machine-learning](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3710769-swe-machine-learning). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # SWE Machine Learning - **Company:** Semantis Information Builders GmbH - **Location:** Bad Homburg vor der Höhe, Germany (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Java (Programming Language), Agile Methodology, Databases, Continuous Integration, Linux, R (Programming Language), Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, Tensorflow, Pytorch, Keras, Kubernetes, Information Technology, Machine Learning Operations, Docker - **Published:** October 13, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=134dbe6619d4de48 ## About the Role Allgemein: * Du hast ein Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder eines anderen Fachs mit starkem Informatikbezug sehr gut abgeschlossen. * Überdurchschnittliche analytische Fähigkeiten & hohes Technologieverständnis * Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, hohe Teamfähigkeit und Einsatzfreude * Bereitschaft zur permanenten Weiterentwicklung und Erarbeitung neuer Themenfelder * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse Speziell: * Sehr gute Fähigkeiten in der Programmierung mit Python, R oder Java * Gute Kenntnisse in typischen ML-Frameworks wie Tensorflow, Keras, PyTorch o.ä. * Kenntnisse in container-basierten Architekturen (z.B. Docker, Container) und entsprechenden Plattformen * Begriffe wie MLOps, Kubernetes, Continuous Testing, Continuous Integration etc. sind Dir nicht fremd. * Erfahrungen mit relationalen oder auch NoSQL-Datenbanken * Idealerweise praktische Erfahrungen aus entsprechenden Software-Projekten * Vertrautheit mit Linux ## Description Fachliche Konzeption von Modellen, Methoden & Prozessen sowie Design und Umsetzung technologischer Lösungen in High-Tech-Industriebereichen * Einsatz von Machine Learning und Data-Science-Methoden und -Technologien * Analyse fachlicher und technischer Anforderungen * Entwurf, Entwicklung und Erprobung von Auswertungs- und Lernmodellen * Agile Full-Stack-Programmierung von anspruchsvollen Lösungen * Auswahl, Parametrisierung und Integration von Systemen