Machine Learning Engineer - NLP (m/w/d)

Das Unternehmen ist ein innovatives KI-Startup mit Sitz in Berlin, das sich darauf spezialisiert hat, die Einführung von Künstlicher Intelligenz in verschiedenen Branchen durch B2B-Lösungen sowie öffentlich geförderte Forschungsprojekte zu beschleunigen. Die Arbeit erstreckt sich über mehrere Bereiche, darunter Fertigung, Gesundheitswesen und der öffentliche Sektor in Deutschland. Als externes Machine Learning-Team transformiert das Unternehmen Geschäftsprozesse durch den Einsatz modernster Technologien. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung von Anwendungen, die auf fortschrittlichen Deep-Learning-Methoden basieren und diese in reale Anwendungen umsetzen. Zu Ihren Hauptaufgaben gehört die Leitung bedeutender Projekte, die Einschätzung der Machbarkeit von Machine Learning-Projekten in Interaktion mit Kunden, sowie die Zusammenarbeit mit Data-, Backend- und Frontend-Ingenieuren, um produktionsreife KI-Lösungen zu entwickeln. Sie gestalten und implementieren Machine Learning-Lösungen für reale Anwendungsfälle und tragen zur nächsten Generation des KI-Stacks bei. Das Team besteht aus hochqualifizierten Ingenieuren und Unternehmern, die sich leidenschaftlich für angewandte Forschung und Entwicklung im Bereich Machine Learning einsetzen.

Der ideale Kandidat bringt umfassende Kenntnisse in der Softwareentwicklung sowie modernen Machine- und Deep-Learning-Technologien mit und hat ein fundiertes Verständnis der Theorie und Grundlagen des Machine Learning. Ein Master- oder Doktortitel in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich ist erforderlich, alternativ entsprechende praktische Erfahrungen. Starke Programmierkenntnisse in Python sind unerlässlich, ebenso wie praktische Erfahrungen in der Gestaltung und Implementierung moderner NLP-Lösungen, insbesondere Retrieval Augmented Generation (RAG) oder agentischer Systeme. Erfahrung im Training und Feintuning von neuronalen Netzen ist von Vorteil. Der Kandidat sollte ein Gespür für gute Ingenieurpraktiken wie Versionskontrolle, sauberen Code, Code-Reviews, Testing, CI/CD und Automatisierung haben. Zudem sollte er in der Lage sein, architektonische Entscheidungen zu treffen und Projekte eigenständig voranzutreiben. Eine ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, um mit Kunden und Stakeholdern zu interagieren und komplexe technische Konzepte klar zu erklären, ist ebenfalls wichtig. Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse sind erforderlich.