Machine Learning Engineer*

About this role

Als Machine Learning Engineer entwickeln, implementieren, testen, deployen und betreuen Sie daten- und modellzentrierte Systeme, die Machine-Learning-Funktionalitäten auf Produktivniveau bereitstellen. Machine Learning Engineering Aufbau von End-to-End-ML-Trainingspipelines (Datenerfassung, Validierung, Transformation, Training und Evaluation) Bereitstellung, Optimierung und Paketierung von Modellen für den produktiven Einsatz Unterstützung des Plattform-Teams bei der Bereitstellung von Modellen in der Cloud Unterstützung des AI Runtime Teams bei der Bereitstellung von Modellen auf Edge-Systemen bzw.

Sortieranlagen Mitarbeit an daten- und modellzentrierter Forschung sowie Innovationsprojekten Datenmanagement Aufbau, Integration und Wartung sicherer Datenplattformen (z. B. SQL-/NoSQL-Datenbanken, Objektspeicher, Feature Stores) Sicherstellung von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance-Anforderungen Services & ML-Tools Konzeption und Entwicklung von REST-APIs zur Bereitstellung von ML-Services und Datenplattform-Funktionen Entwicklung und Pflege interner Tools und webbasierter Benutzeroberflächen zur Unterstützung von ML-Workflows Software Engineering Anwendung bewährter Softwareentwicklungspraktiken für Versionskontrolle, Code Reviews und technische Dokumentation Entwicklung robuster und wartbarer Software einschließlich Unit-, Integrations- und Performancetests sowie Wissenstransfer Containerisierung von Komponenten und Implementierung von CI/CD-Pipelines Wartung und Fehlerbehebung von ML-Tools in Produktivumgebungen Enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit internen Anwendern und Stakeholdern Wir erwarten ein hohes Maß an Eigenverantwortung für die betreuten Projekte, einschließlich Stakeholder-Management, Anforderungsmanagement, Projektsteuerung sowie technischer Entscheidungsfindung.

Mehrjährige nachweisbare Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Machine-Learning-Systeme mit messbarem Geschäftsnutzen Sehr gute Kenntnisse in Python Fundierte Expertise im Bereich Computer Vision sowie Machine-Learning- und Deep-Learning-Tooling Erfahrung mit MLOps, insbesondere Datenmodellierung, Packaging, Containerisierung und CI/CD Erfahrung im Bereich Data Science zur Optimierung bildverarbeitender Modelle Kenntnisse in TypeScript, REST-API-Entwicklung sowie modernen Frontend-Frameworks (z.