Machine Learning Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist ein innovativer Dienstleister, der über 140 Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Wirtschaftsinformationen und Datenanalysen verfügt. Zur Verstärkung des Teams suchen wir ab sofort einen Machine Learning Engineer (m/w/d). In dieser Position werden Sie Teil der Data & AI Factory und tragen dazu bei, eine zentrale, unternehmensweite Data & AI Plattform zu entwickeln, die skalierbar, cloud-nativ und zukunftssicher ist. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Machine-Learning-Modelle und KI-Systeme in den produktiven Betrieb zu überführen und deren stabile Nutzung sicherzustellen. Sie entwickeln skalierbare Deployment-Pipelines und Betriebsprozesse für ML- und KI-Anwendungen und stellen den effizienten Betrieb von ML-Services sicher. Dabei arbeiten Sie eng mit Data Scientists, Data Engineers und Platform Engineers zusammen, um nachhaltige und produktionsreife Lösungen zu entwickeln. Zudem unterstützen Sie beim Aufbau von Standards und Prozessen im Bereich ModelOps. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einem hohen Maß an Teamarbeit, Innovation und der Möglichkeit zur kontinuierlichen Verbesserung. Sie profitieren von flexiblen Arbeitszeiten und einem familienfreundlichen Arbeitsumfeld mit zahlreichen Zusatzleistungen.

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Sie sollten praktische Erfahrung im produktiven Einsatz von ML- und KI-Lösungen mitbringen, idealerweise basierend auf Databricks. Fundierte Kenntnisse im Deployment, Betrieb und Monitoring von ML-Lösungen im Cloud-Umfeld (Azure, AWS, GCP) sind erforderlich. Sie sollten sich mit Themen wie Modell-Versionierung, Automatisierung und Performance im produktiven Umfeld gut auskennen. Sehr gute Kenntnisse in Python und relevanten Tools wie MLFlow, PyTorch und FastAPI sind unerlässlich. Erfahrung im CI/CD Tool-Stack (GitLab, GitHub) sowie in SQL und Bash ist ebenfalls von Vorteil. Persönlich sollten Sie strukturiert, lösungsorientiert und qualitätsbewusst arbeiten. Zudem sind sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift erforderlich.