Beschreibung

In dieser Rolle als Machine Learning Engineer arbeitest du an der Entwicklung und dem Betrieb innovativer ML-Systeme, die direkt in Produkte und Services integriert werden. Dein Alltag umfasst die enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, um AI-Technologien effektiv zu nutzen und neue Ideen in Prototypen umzusetzen.

Anforderungen

• •Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Machine Learning Lösungen
• •Fundierte Kenntnisse in Python (z. B. scikit-learn, pandas, PyTorch oder TensorFlow)
• •Erfahrung mit modernen ML-Toolchains (z. B. MLflow, Weights & Biases, FastAPI, Docker/Kubernetes)
• •Praxis in der Entwicklung von ML-Pipelines (z. B. Airflow, Prefect) und Deployment in produktiven Umgebungen (CI/CD, APIs, Cloud)
• •Erfahrung im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten (z. B. Text, Tabellen, Zeitreihen, Finanzdaten, Produkt-Informationen)
• •Gutes Verständnis für Software-Engineering-Prinzipien, Clean Code, Testing und Versionskontrolle (Git)
• •Kommunikationsstärke, Pragmatismus und die Fähigkeit, technische Konzepte auch für alle Mitarbeitenden verständlich zu machen
• •Bonus: Erfahrung im Healthcare-Bereich oder mit regulatorischen Anforderungen (z. B. MDR, HIPAA)

Aufgaben

• •Robuste, skalierbare ML-Systeme für Klassifikation, NLP und Forecasting entwickeln
• •Eng mit Product, Engineering und externen Partnern zusammenarbeiten, um ML-Use-Cases in Produkte und Services zu überführen
• •Data- und ML-Infrastruktur aktiv mitgestalten, einschließlich Model Serving, CI/CD und Monitoring
• •ML-Modelle trainieren, evaluieren und optimieren mit Fokus auf Performance und Robustheit
• •Andere Teams beim Einsatz von AI-Technologien unterstützen und wiederverwendbare Komponenten entwickeln
• •Neue ML-Ideen einbringen, Machbarkeit bewerten und Prototypen für Pilotkunden entwickeln

Tools & Technologien

Benefits