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# Machine Learning Engineer - MLOps & Platform Engineering

- **Company:** PAYBACK GmbH
- **Location:** München, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, BigQuery, Cloud Computing, Cloud Storage, Continuous Integration, Integrated Development Environments, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Architecture, Gemini Enterprise (Agent Platform), Google Cloud, Google Cloud Functions, Machine Learning Operations, Terraform
- **Published:** November 13, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/muenchen/standard?id=260700967

## About the Role

B Ausübungsformen

Gewünschte Fähigkeiten & Kenntnisse

Machine Learning
Google Cloud Platform
START
Cloud
Berufserfahrung
Mobilität
Englisch
Python
Storage
Entwicklungsumgebungen
Continuous Integration
Engineering
Deutsch
Sicherheit
Flexibilität, Du über mehrere Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Operationalisierung von Daten- und KI-Produkten verfügst
Du exzellente praktische Erfahrung mit der Google Cloud Platform (insbesondere Vertex AI, Gemini Enterprise Agent Platform, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Functions und GKE) besitzt
Du fundierte Python-Kenntnisse mitbringst und Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer, robuster und getesteter Anwendungen sowie Python-Pakete hast
Du sichere Kenntnisse in MLOps, CI/CD sowie im Umgang mit modernen Tools wie Terraform und dbt mitbringst
Du den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen verstehst und von Experimentation über Training und Deployment bis hin zu Monitoring und Retraining sicher begleiten kannst
Du analytisch, strukturiert und lösungsorientiert arbeitest sowie sehr gut auf Englisch kommunizierst - Deutschkenntnisse sind ein Plus

## Description

Du arbeitest als Teil eines interdisziplinären Teams an der Weiterentwicklung unserer produktiven ML-Plattform auf Basis der Google Cloud Platform (GCP)
Du konzipierst, entwickelst und implementierst robuste sowie skalierbare Komponenten unserer Plattform, darunter Machine-Learning-Pipelines, Monitoring-Lösungen und Governance-Mechanismen entlang des gesamten Modell-Lifecycles
Du entwickelst produktionsreife Python-Bibliotheken und sorgst durch Best Practices, moderne Software-Architekturen und hohe Qualitätsstandards für eine nachhaltige und wartbare Entwicklungsumgebung
Du implementierst moderne MLOps-Praktiken sowie CI/CD-Pipelines und stellst einen stabilen, sicheren und skalierbaren Betrieb unserer KI-Systeme sicher
Du verantwortest die Qualität, Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit unserer Plattform und treibst kontinuierliche Optimierungen voran
Du begleitest Machine-Learning-Modelle über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg - von der Konzeption über das Deployment bis hin zu Monitoring, Wartung und Weiterentwicklung

Diese Rolle passt gut zu dir, wenn...