Machine Learning Engineer*

In dieser Rolle entwickeln und betreuen Sie daten- und modellzentrierte ML-Systeme auf Produktivniveau. Sie arbeiten eng mit Plattform- und AI-Runtime-Teams zusammen, um Modelle sowohl in der Cloud als auch auf Edge-Systemen bereitzustellen. Sie tragen zur daten- und modellzentrierten Forschung sowie Innovationsprojekten bei und gestalten robuste ML-Workflows und APIs. Die Position vereint modernes KI-Engineering mit konkretem industriellen Anwendungskontext und nachhaltigem Impact.

• Hybrides Arbeitsmodell
• Flexibles internationales Arbeitsumfeld
• Moderne Büro- und Testeinrichtungen
• Attraktives Vergütungspaket inklusive Bonus
• Laptop und Mobiltelefon
• Langfristige Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten

• Aufbau end-to-end ML-Trainingspipelines (Datenerfassung, Validierung, Transformation, Training, Evaluation)
• Bereitstellung, Optimierung und Packaging von Modellen für den produktiven Einsatz
• Unterstützung des Plattform-Teams bei Cloud-Modelldisierung
• Unterstützung des AI Runtime Teams beim Edge-Deployment auf Sortieranlagen
• Mitarbeit an daten- und modellzentrierter Forschung sowie Innovationsprojekten
• Aufbau, Integration und Wartung sicherer Datenplattformen (SQL/NoSQL, Objektspeicher, Feature Stores)
• Sicherstellung von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance
• Konzeption und Entwicklung von REST-APIs zur Bereitstellung von ML-Services und Datenplattform-Funktionen
• Entwicklung interner Tools und webbasierter UIs zur Unterstützung von ML-Workflows
• Anwendung bewährter Softwareentwicklungspraktiken (VCS, Code Reviews, Dokumentation)
• Entwicklung robuster Software inkl. Unit-/Integrations-/Performancetests
• Containerisierung von Komponenten und CI/CD-Pipelines
• Wartung und Fehlerbehebung von ML-Tools in Produktivumgebungen
• Enge Zusammenarbeit mit internen Anwendern und Stakeholdern
• Eigenverantwortliches Management von Projekten inkl. Stakeholder- und Anforderungsmanagement

• Mehrjährige nachweisliche Berufserfahrung in Entwicklung und Bereitstellung produktiver ML-Systeme
• Sehr gute Kenntnisse in Python
• Fundierte Expertise im Bereich Computer Vision sowie ML-/DL-Tooling
• Erfahrung mit MLOps: Datenmodellierung, Packaging, Containerisierung, CI/CD
• Data Science zur Optimierung bildverarbeitender Modelle
• Kenntnisse in TypeScript, REST-API-Entwicklung sowie Frontend-Frameworks (Vue.js oder React) oder Bereitschaft, diese zu erlernen
• Kenntnisse von Cloud- und On-Premises-Plattformen sowie deren Schnittstellen
• Kenntnisse von Modelloptimierungs-Frameworks (TensorRT, ONNX, CUDA, cuDNN)
• Edge-Deployment auf Hardware-Plattformen (x64, ARM/Jetson)

• Hohes Maß an Eigenverantwortung
• Stakeholder-Management
• Teamorientierte Zusammenarbeit
• Python
• Computer Vision
• MLOps