Machine Learning Engineer

Beschreibung

Job Zusammenfassung In dieser Rolle entwickelst, implementierst und verbesserst du ML-Modelle, baust robuste Daten- und ML-Pipelines auf, containerisierst Dienste mit Docker und betreibst Lösungen in AWS oder GCP, während du mit verschiedenen Teams zusammenarbeitest. Job Zusammenfassung In dieser Rolle entwickelst, implementierst und verbesserst du ML-Modelle, baust robuste Daten- und ML-Pipelines auf, containerisierst Dienste mit Docker und betreibst Lösungen in AWS oder GCP, während du mit verschiedenen Teams zusammenarbeitest. Deine Rolle im Team Du entwickelst, implementierst, deployest und verbesserst ML-Modelle kontinuierlich und übernimmst Verantwortung vom Prototyp bis zum produktiven Betrieb. Du baust reproduzierbare Daten- und ML-Pipelines auf. Du containerisierst ML-Services und Batch-Jobs mit Docker, um konsistente und skalierbare Deployments zu ermöglichen. Du deployest und betreibst ML-Lösungen in AWS oder GCP. Du überwachst, analysierst und stabilisierst Modelle im produktiven Betrieb und entwickelst sie evidenzbasiert sowie anhand von Stakeholder-Feedback weiter. Du arbeitest erfolgreich mit Data Engineering, Software Engineering, Product sowie fachlichen Stakeholdern zusammen. Du evaluierst Modelle fundiert anhand geeigneter Metriken, einschließlich Aspekten wie Robustheit und Fairness. Du entwickelst und betreust AI Agents sowie Orchestrierungs-Workflows. Du trägst durch konstruktive Code Reviews, Wissensaustausch und Mentoring zur Weiterentwicklung des Teams bei. Unsere Erwartungen an dich Qualifikationen Starke analytische Problemlösungskompetenz: Du kannst unklare Fragestellungen strukturieren und beurteilen, ob ML der geeignete Lösungsansatz ist. Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit: Du stimmst dich bereichsübergreifend ab, machst Entscheidungen transparent, dokumentierst sorgfältig und gibst sowie erhältst konstruktives Feedback. Grundkenntnisse in Cloud Security und Operations Themen. Erfahrung Berufserfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von produktiven ML-Systemen. Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Docker und AWS oder GCP. Solide Grundlagen im Bereich Machine Learning, Grundkenntnisse in NLP sowie ausgeprägte Erfahrung in der Modellevaluation. Praktische Erfahrung im Aufbau von End-to-End ML-Pipelines. Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen und SQL. Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken und/oder Distributed Processing, sowie Streaming. Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen und produktiver Agent-Orchestrierung. Erfahrung im Mentoring von Kolleg:innen sowie im Etablieren pragmatischer Engineering-Standards. Benefits Gesundheit, Fitness & Fun ⚽️ Tischkicker o. Ä. 🎳 Team Events 🏋🏿‍♂️ Fitness Angebote 🙂 Gesundheitsförderung 🎮 Gaming Room Work-Life-Integration 🚌 Gute Anbindung ⏰ Flexible Arbeitszeiten Mehr Netto 🛍 Mitarbeitervergünstigungen 👴🏻 Betr. Altersvorsorge 🚎 Verkehrsmittel-Zuschuss Essen & Trinken 🍏 Frisches Obst ☕️ Kaffee, Tee o. Ä Themen mit denen du dich im Job beschäftigst Machine Learning Cloud Computing AI Metadaten Level: Erfahren Job Feld: Software, Data Anstellung: Vollzeit Vertragsart: Unbefristetes Dienstverhältnis Arbeitsmodell: Onsite Unternehmenstyp: Digitale Agentur Branche: Internet, IT, Telekom Ort: Hamburg, Berlin, Dresden | Dresden | Deutschland | Berlin | Hamburg

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