ML Data Engineer (w/m/d)

Das Unternehmen sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine engagierte Persönlichkeit als ML Data Engineer (w/m/d). In dieser Schlüsselposition sind Sie Teil eines dynamischen Teams, das sich auf die Entwicklung intelligenter Systeme und datengetriebener Softwarelösungen spezialisiert hat. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, zu Beginn von Prozessen eine zuverlässige und leistungsfähige Datenbasis bereitzustellen. Sie identifizieren und analysieren potenzielle Datenquellen, um komplexe Datensätze zu untersuchen und handlungsrelevante Insights abzuleiten. Darüber hinaus entwickeln und implementieren Sie Skripte und Prozesse zur automatisierten Datenextraktion aus verschiedenen Quellen, sowie Machine-Learning- und KI-Modelle für Prognosen, Klassifikationen und Optimierungen. Die Integration dieser Modelle in produktive Systeme erfolgt in enger Zusammenarbeit mit den Software- und MLOps-Teams. Ihre Verantwortung umfasst zudem die Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines zur Verarbeitung großer Datenmengen sowie das Datenqualitätsmanagement, um eine hohe Datenqualität für zuverlässige ML-Modelle sicherzustellen. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einem kreativen und wertschätzenden Klima, in dem frische Ideen willkommen sind und die öffentliche Sicherheit aktiv gestaltet wird. Sie profitieren von zahlreichen Fortbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten und einer optimalen Work-Life-Balance.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium mit Diplom oder Master im Bereich Informatik, Künstliche Intelligenz, Mathematik oder Physik oder in einem vergleichbaren Bereich. Sie sollten mehrjährige Erfahrung im Bereich Data Engineering oder Data Science mitbringen und Kenntnisse im Aufbau und der Nutzung von Data Lakes und Data Warehouses haben. Fundierte Erfahrung im Aufbau und in der Optimierung von ETL-Prozessen sowie Vertrautheit mit Big-Data-Technologien sind ebenfalls erforderlich. Sie sollten in der Lage sein, robuste und skalierbare Datenpipelines zu konzipieren und zu implementieren. Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung (z.B. Kubernetes) sowie in CI/CD-Prozessen für Machine-Learning-Modelle sind wünschenswert. Ein gutes Verständnis für Feature Engineering, Modelltraining und Modellbewertung wird vorausgesetzt. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind für diese Position unerlässlich. Zudem sollten Sie bereit sein, mehrtägige Dienstreisen in das europäische und außereuropäische Ausland zu unternehmen. Persönliche Eigenschaften wie analytisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten, Teamfähigkeit und eine gute Kommunikationsfähigkeit runden Ihr Profil ab.