Machine Learning Engineer - MLOps & Platform Engineering (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Sprache im Team: Englisch, Deutsch

Vertragsart: Unbefristet, Vollzeit (40h/ Woche), Start zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Worum es in dieser Rolle geht

Als Machine Learning Engineer - MLOps & Platform Engineering (m/w/d) entwickelst und betreibst du die zentrale Machine-Learning-Plattform auf Basis der Google Cloud Platform. Gemeinsam mit Data Scientists, Engineers und Business Stakeholdern schaffst du die technischen Voraussetzungen, um KI- und Machine-Learning-Lösungen effizient, sicher und skalierbar in den produktiven Einsatz zu bringen.

Dein Arbeitsalltag

Du arbeitest als Teil eines interdisziplinären Teams an der Weiterentwicklung unserer produktiven ML-Plattform auf Basis der Google Cloud Platform (GCP)
Du konzipierst, entwickelst und implementierst robuste sowie skalierbare Komponenten unserer Plattform, darunter Machine-Learning-Pipelines, Monitoring-Lösungen und Governance-Mechanismen entlang des gesamten Modell-Lifecycles
Du entwickelst produktionsreife Python-Bibliotheken und sorgst durch Best Practices, moderne Software-Architekturen und hohe Qualitätsstandards für eine nachhaltige und wartbare Entwicklungsumgebung
Du implementierst moderne MLOps-Praktiken sowie CI/CD-Pipelines und stellst einen stabilen, sicheren und skalierbaren Betrieb unserer KI-Systeme sicher
Du verantwortest die Qualität, Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit unserer Plattform und treibst kontinuierliche Optimierungen voran
Du begleitest Machine-Learning-Modelle über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg -- von der Konzeption über das Deployment bis hin zu Monitoring, Wartung und Weiterentwicklung

Diese Rolle passt gut zu dir, wenn...

Du über mehrere Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Operationalisierung von Daten- und KI-Produkten verfügst
Du exzellente praktische Erfahrung mit der Google Cloud Platform (insbesondere Vertex AI, Gemini Enterprise Agent Platform, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Functions und GKE) besitzt
Du fundierte Python-Kenntnisse mitbringst und Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer, robuster und getesteter Anwendungen sowie Python-Pakete hast
Du sichere Kenntnisse in MLOps, CI/CD sowie im Umgang mit modernen Tools wie Terraform und dbt mitbringst
Du den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen verstehst und von Experimentation über Training und Deployment bis hin zu Monitoring und Retraining sicher begleiten kannst
Du analytisch, strukturiert und lösungsorientiert arbeitest sowie sehr gut auf Englisch kommunizierst - Deutschkenntnisse sind ein Plus

Rahmenbedingungen & Benefits

Flexibilität: 30 Tage Urlaub und Möglichkeit von Urlaubszukauf, hybrides Arbeiten (2 Tage Homeoffice/Woche), Möglichkeit von Sabbatical
Verpflegung: Größtenteils kostenfreie, gesunde und abwechslungsreiche Verpflegung, täglich frisches Obst und Popcorn, Getränke wie Kaffee und Tee inklusive
Gesundheit & Fitness: Kostenfreie Nutzung des eigenen Fitnessstudios, Gesundheitswochen, Massagen und Physio-Behandlungen vor Ort
**Kultur:**Team-Events, Social Days und eine offene"Come as you are"-Mentalität, Hunde willkommen, Female Leadership Engagement
Entwicklung: Individuelle Trainings- und Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb des Teams und übergreifend
Mobilität: Übernahme vom Deutschlandticket, zentraler Standort und U-Bahn direkt vor der Tür, Jobrad-Leasing

Warum PAYBACK?

PAYBACK ist das führende Loyalty-Programm in Deutschland und eine der größten datengetriebenen Marketingplattformen weltweit. Unsere Lösungen erreichen Millionen von Menschen - jeden Tag.

Mit über 1000 Mitarbeitenden am Standort München entwickeln wir alle technischen Lösungen selbst und verbinden Daten, Technologie und Marketing, um messbaren Mehrwert zu schaffen. Dich erwarten interdisziplinäre Teams, echte Gestaltungsmöglichkeiten und eine offene, innovationsgetriebene Kultur.