Machine Learning Engineer

• Du überführst Machine-Learning-Modelle und KI-Systeme gemeinsam mit dem Team in den produktiven Betrieb und stellst deren stabile Nutzung im Unternehmenskontext sicher.
• Du entwickelst und betreibst skalierbare Deployment-Pipelines und Betriebsprozesse für ML- und KI-basierte Anwendungen.
• Du stellst den zuverlässigen, performanten und effizienten Betrieb von ML- und KI-Services sicher und implementierst dafür geeignete Mechanismen zur transparenten Überwachung von Qualität, Stabilität und Laufzeitverhalten.
• Du analysierst Fehler und Performance-Probleme im produktiven Betrieb und leitest geeignete Behebungs- und Optimierungsmaßnahmen ab.
• Du arbeitest eng mit Data Scientists, Data Engineers und Platform Engineers zusammen, um tragfähige, nachhaltige und produktionsreife ML- und KI-Lösungen bereitzustellen.
• Du unterstützt beim Aufbau und der Weiterentwicklung von Standards, Prozessen und technischen Komponenten im Umfeld von ModelOps und produktivem ML- und KI-Betrieb.
• Du bringst dich aktiv in die kontinuierliche Verbesserung unserer zentralen Data & AI Plattform ein.

Das macht dich aus

• Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Data Science, Naturwissenschaften oder vergleichbarer Fachrichtung.
• Du hast praktische Erfahrung im produktiven Einsatz von ML- und KI-Lösungen idealerweise basierend auf databricks.
• Du verfügst über fundierte Kenntnisse im Deployment, Betrieb und Monitoring von ML- und KI-Lösungen im Cloud Umfeld (Azure, AWS, GCP).
• Du kennst dich mit Themen wie Modell-Versionierung, Automatisierung, Stabilität, Skalierbarkeit und Performance im produktiven Umfeld gut aus.
• Du hast (sehr) gute Kenntnisse in Python und relevanten Tools bzw. Bibliotheken (MLFlow, PyTorch, FastAPI etc.), im CI/CD Tool-Stack (GitLab, GitHub etc.) sowie praktische Erfahrung in SQL, Bash etc.
• Du arbeitest strukturiert, lösungsorientiert und mit einem hohen Qualitätsanspruch.
• Du verfügst über sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

• Wahl zwischen MacBook und Windows Laptop
• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit des mobilen Arbeitens mehrere Tage pro Woche
• Interne kostenlose Kursangebote, Budget für Fort- und Weiterbildungen
• Betriebliche Gesundheitsförderung, Sport- und Erholungsangebote
• Unterstützung bei der betrieblichen Altersvorsorge
• Familienfreundlich, private Zusatzversicherung, auch für Angehörige
• Die Möglichkeit, neben dem Beruf zu studieren
• Kommunikation auf Augenhöhe und regelmäßige Feedbackgespräche
• After Work Veranstaltungen sowie Sommer- und Weihnachtsfeste
• Mitarbeiterangebote über Corporate Benefits oder Mitarbeitervorteile für z.B. Technik, Reisen oder Wohnen
• Ausgestattete Küche mit Kaffee, Tee, Wasser und frischem Obst
• Subventioniertes Mittagessen, das geliefert wird und ein Snackautomat mit süßen, gesunden oder warmen Snacks
• Überdachte kostenlose Parkplätze und abschließbare Fahrradstellplätze
• Gute Verkehrsanbindung mit öffentlichen Verkehrsmitteln
• Die Möglichkeit auf ein JobRad und ein vergünstigtes Deutschlandticket

Die Gehaltsspanne für diese Position liegt bei 50.000 bis 65.000 Euro brutto jährlich, abhängig von Qualifikation und Berufserfahrung.

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