Deine Aufgaben

• Entwicklung komplexer Datenprodukte, die in unsere Geschäftsprozesse eingebunden werden und unternehmerischen Mehrwert generieren
• Beurteilung und Aufbereitung relevanter Datenquellen
• Identifizierung, Anwendung und Optimierung geeigneter Algorithmen
• Nutzung modernster Data Science-Techniken, z.B. klassisches Machine Learning, tiefe neuronale Netze, Reinforcement Learning  
• Integration von Modellen in produktive Software
• Industrialisierung, Betrieb und Monitoring der Modelle (DevOps, MLOps)
• Durchführung von Projekten in interdisziplinären, agilen Teams
• Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern

Dein Profil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Mathematik/Statistik, Informatik, Physik oder einer themenverwandten Fachrichtung
• Idealerweise mehrjährige Berufserfahrung als Machine Learning Engineer
• Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning, Optimierungs- und Data Mining-Methoden (z.B. mit Python, SparkML, AzureML, Tensorflow)
• Idealerweise Erfahrung mit verteilten Machine Learning Frameworks (MLLib, TensorFlowOnSpark) und Model-Lifecycle-Management (MLFlow)
• Sehr gute Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und idealerweise Kenntnisse im Softwareentwicklungszyklus (z.B. CI/CD, DevOps, Testing)
• Kenntnisse in Big Data (SQL, Spark/Databricks) und Cloud Technologien (Azure, GCP)
• Erfahrung mit Methoden der agilen Softwareentwicklung
• Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren
• Sehr gute Englisch- und bevorzugt gute Deutschkenntnisse

Unser Angebot

• Team: Werde Teil eines motivierten Teams und entwickle gemeinsam mit deinen Kollegen datengetriebene Applikationen
• Verantwortung: Hoher Grad an Eigenverantwortung und abwechslungsreiche Tätigkeiten von Beginn an
• Wir: Dich erwartet einen offene und kommunikative Firmenkultur, in der ein regelmäßiger Austausch und entsprechende Feedbacks großgeschrieben werden
• Arbeitszeiten: Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten ermöglichen es dir, dein berufliches und privates Leben besser zu koordinieren
• Vergütung: Bei uns erwartet dich eine attraktive Entlohnung
• Karriere: Bei uns hast du die Möglichkeit, dich fachlich weiterzuentwickeln oder die Führungslaufbahn einzuschlagen