Machine Learning Engi­neer (m/w/d)

Unser Team Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt schon seit mehreren Jahren erfolgreich KI-basierte Services selbst und setzt sie als Teil unserer Anwendungslandschaft produktiv ein. Unser Backlog an neuen Ideen wächst jedoch beständig, daher bauen wir unser elfköpfiges agiles Team weiter aus und suchen Verstärkung mit dem Schwerpunkt Machine Learning.

Bei uns erwarten Sie flache Hierarchien und vielseitige berufliche Entwicklungsmöglichkeiten, anspruchsvolle Themen mit viel Eigenverantwortung und eine Menge Gestaltungsfreiheit. Dieser Freiraum spiegelt sich auch in der Work-Life-Balance wider. Individuelle Arbeitszeitregelungen und die Möglichkeit, anteilig remote zu arbeiten, sind bei uns gelebte Praxis.

Benefits:

• 35,5 Stunden Woche
• Betriebliche Altersvorsorge
• 30 Tage Urlaub und zusätzlich am 24.12. und 31.12. arbeitsfrei
• Vermögenswirksame Leistungen
• Lebensarbeitszeitkonto
• Zuschüsse zum Deutschlandjobticket
• Betriebssport
• Flexible Arbeitszeiten
• Anteilig Home-Office
• TK-Jobrad

Deine Aufgaben

• KI-Services bis zur Produktionsreife trainieren und entwickeln
• Neue Anwendungsfälle konzipieren und in agilen, interdisziplinären Teams aus Fach-, IT- und Datenexpertinnen und -experten zur Umsetzungsreife führen
• Auswahl geeigneter Lernalgorithmen und Bau von ML-Modellen unter anderem mit Deep Learning Techniken auf sehr großen Datenmengen
• Den kompletten Lebenszyklus in End-To-End ML-Workflows konzeptionieren und umsetzen (von Datenaufbereitung über Deployment bis Re-Training)
• Gesamtverantwortung für die erstellten KI-Services im Rahmen einer gelebten DevOps-Kultur übernehmen und in der Arbeitsform MLOps teilnehmen

Dein Profil

• Studium mit ML & KI Bezug, zum Beispiel der Informatik, Kognitionswissenschaft oder eine vergleichbare Qualifikation mit mehrjähriger Erfahrung
• Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich ML auf unstrukturierten Daten (NLP, Deep Learning oder Large Language Models)
• Sehr gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit Python und eine Begeisterung für Themen wie Automatisches Testen, Clean Code und CI/CD
• Kenntnisse in der Ausführung von Software in DevOps-Umgebungen (zum Beispiel OpenShift/Kubernetes, Tekton und GPUs)
• Hohes Verantwortungsbewusstsein und Engagement
• Begeisterung für das agile Arbeiten