Machine Learning Engineer / Data Scientist (all genders)

Das Unternehmen steht für digitale Exzellenz und bietet vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. In einem dynamischen Umfeld wachsen die Teams gemeinsam und lernen voneinander, indem sie an anspruchsvollen Projekten arbeiten und interdisziplinäre Ansätze verfolgen. Die Rolle des Machine Learning Engineers / Data Scientists umfasst die Entwicklung moderner, skalierbarer Machine Learning-Lösungen auf der Google Cloud. Zu den Hauptaufgaben gehört das Deployment von Machine Learning-Modellen, wobei Python eingesetzt wird, um diese in produktionsbereite Daten-Pipelines zu integrieren. Zudem wird erwartet, dass die individuellen Kundenanforderungen effizient in maßgeschneiderte Lösungen übersetzt werden. Der Umgang mit Google Cloud-Produkten und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn gehört ebenfalls zu den Aufgaben. Die Mitarbeit an der Konzeption und Beratung für komponentenbasierte Software-Architekturen ist ein weiterer wichtiger Aspekt dieser Position. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von Offenheit, Verantwortungsübernahme und dem Streben nach gemeinsamen Erfolgen. Die Unternehmenskultur fördert die persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch gezielte Trainingsangebote und ein starkes Teamgefühl.

Der ideale Kandidat bringt mindestens zwei Jahre Erfahrung in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning und Computerlinguistik mit. Eine abgeschlossene Ausbildung oder ein Studium im IT-Bereich ist erforderlich. Programmierkenntnisse in Python sind ein Muss, während Kenntnisse in Java, Go oder Node.js sowie weiteren gängigen Technologien von Vorteil sind. Erfahrungen mit WebService-Standards und Google APIs, insbesondere in der Google Cloud Platform und Google Maps Platform, sind ebenfalls wünschenswert. Der sichere Umgang mit der Linux-Konsole ist notwendig. Zudem sollte der Kandidat in der Lage sein, KI-Tools souverän einzusetzen, die Ergebnisse kritisch zu bewerten und sowohl Kunden als auch Kollegen bei der Nutzung von KI-Potenzialen zu unterstützen. Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse sind erforderlich, um in einem internationalen Umfeld erfolgreich zu kommunizieren.