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Machine Learning Engineer (m/w/d)

Data Science With skill test
  • Full-time
  • München
  • Hybrid
  • Mid-level
  • Start immediately
  • €62,000 – €81,000 / year

Your tasks

Das Unternehmen ist ein führender Anbieter im Bereich der Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen unter Einsatz von künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, Unternehmen und Verwaltungen von alltäglichen Aufgaben im Dokumentenmanagement zu entlasten. In dieser Rolle als Machine Learning Engineer sind Sie verantwortlich für die Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen sowie Algorithmen. Zu Ihren täglichen Aufgaben gehört die Integration dieser Modelle in produktive Systeme und Anwendungen. Zudem werden Sie ML-Pipelines aufbauen und skalieren, die das Training, Deployment und Monitoring umfassen. Die Analyse und Aufbereitung großer Datenmengen zur kontinuierlichen Verbesserung der Modelle gehört ebenfalls zu Ihren Tätigkeiten. Sie werden moderne Frameworks wie TensorFlow und PyTorch nutzen und Modell-Evaluationen sowie Monitoring im Produktivbetrieb durchführen. Das Unternehmen bietet Ihnen ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem Sie Ihre Ideen einbringen und aktiv zur Weiterentwicklung der Produkte beitragen können. Sie haben die Möglichkeit, in einem engagierten Team zu arbeiten und von den vielfältigen Entwicklungsperspektiven zu profitieren.

Your profile

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem vergleichbaren Fachbereich. Sie sollten bereits Erfahrung als Machine Learning Engineer oder in einer ähnlichen Rolle gesammelt haben. Sehr gute Kenntnisse in Python sowie im Umgang mit ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch sind unerlässlich. Zudem sollten Sie Erfahrung mit dem Deployment und Betrieb von ML-Systemen, einschließlich APIs, Monitoring und CI/CD, mitbringen. Kenntnisse in der Datenverarbeitung, Feature Engineering und Modelloptimierung sind ebenfalls wichtig. Idealerweise haben Sie Erfahrung mit Cloud-Technologien wie AWS oder Kubernetes. Zusätzliche Kenntnisse in Suchtechnologien oder Vektor-Datenbanken sowie im Bereich der Large Language Models (LLMs) und MLOps sind von Vorteil. Persönlich sollten Sie eine Anpack-Mentalität mitbringen, diskussions- und kommunikationsstark sein sowie Freude daran haben, in einem sich schnell verändernden Technologiefeld zu arbeiten und ständig dazuzulernen.

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