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Senior Engineer Machine Learning (gn)

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Salary

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Posted

2h ago

Source

himalayas

Machine Learning EngineeringMLOpsAI EngineeringSoftware EngineeringData Science

einleitung

Wir suchen einen kreativen und engagierten Machine Learning Engineer (gn), der mit uns innovative Projekte vorantreibt und neue technologische Maßstäbe setzt.
Wenn du Lust hast, Teil eines dynamischen Teams zu werden und deine Fähigkeiten in spannenden Projekten einzubringen, dann bewirb dich jetzt!

deine aufgaben

  • Aufbau und Konzeption von Machine-Learning-Operations-Plattformen
  • Entwicklung und Gestaltung von Machine-Learning-Services, mit denen du innovative Lösungen auf Basis bestehender Machine-Learning-Modelle erstellen und bereitstellen kannst. Dabei arbeitest du in verschiedenen Industrien an spannenden und herausfordernden Use Cases, wie der Verarbeitung großer Datenmengen oder dem Aufbau agentenbasierter KI-Systeme.

dein profil

  • Mehr als 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning basierten Applikationen oder dem Training von Machine Learning Modellen und dem Deployment von Modellen in Produktion
  • Erfahrung im Deployment und der Optimierung von ML-Workloads in virtualisierten/Containerbasierten-Umgebungen
  • Gute Kenntnisse von DevOps/MLOps-Tools und Cloud-Computing (z. B. Kubernetes, vSphere, Hyperscaler)
  • Fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R
  • Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks und -Bibliotheken (z. B. TensorFlow, Keras, PyTorch)
  • Fundierte Kenntnisse von Datenstrukturen, Algorithmen und Informatik
  • Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Deutschkenntnisse auf muttersprachlichem Niveau (C1/C2), sowie fließende Englischkenntnisse (mindestens B2)

benefits

  • 100% Remote Arbeitsplatz
  • Premium Work Equipment
  • Sehr gute Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Events für Mitarbeiter
  • Mitarbeitervergünstigungen (EGYM Wellpass, JobRad uvm.)

Before you apply

  • Confirm async-friendly culture vs daily standup-heavy expectations
  • Ask about on-call rotation and incident expectations
  • Check the tech stack matches what you actually want to use day-to-day

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