ML Engineer: AI Automation & Analytics for Scale (Remote)

Stellenbeschreibung:

Synnio entwickelt maßgeschneiderte KI- und Automatisierungslösungen für den Mittelstand , die Geschäftsprozesse vereinfachen, Kosten senken und Effizienzpotenziale freisetzen. Unser Portfolio umfasst intelligente Prozessautomatisierung, KI-Beratung, KI-Business Analytics, Voice und Chat Agents sowie integrierte KI-Plattformlösungen. Gemeinsam mit unseren Kunden gestalten wir die digitale Zukunft mittelständischer Unternehmen.

Als Machine Learning Engineer (m/w/d) bei Synnio entwickelst und betreibst du hochskalierbare ML- und KI-Systeme, die unsere digitalen Produkte und Services im Bereich KI-Telefonassistenz, Chatbots, KI-Business Analytics und Prozessautomatisierung antreiben. Du arbeitest eng mit Produkt-, Daten- und Entwicklungsteams zusammen, um datengetriebene Lösungen zu bauen, die echten Mehrwert für unsere Kund:innen schaffen.

Keine Bewerbungsunterlagen erforderlich
Rückmeldung innerhalb von 24h

Remote-Work oder hybrides Modell

Deine Benefits:

Mitarbeit an innovativen KI-Produkten mit direktem Kundennutzen im Mittelstand.
Agile Projektarbeit und eigenverantwortliches Entwickeln in cross-funktionalen Teams.
Remote-Work oder hybrides Modell
Flache Hierarchien & direkte Kommunikation
Möglichkeit, eigene Ideen in Produkte & Module einfließen zu lassen
Attraktives Gehalt + Bonuszahlungen
Flexible Arbeitszeiten
Persönliche Weiterentwicklung, Coaching und spannende Kundenprojekte.

Bei Synnio gestaltest du aktiv die digitale Transformation von Unternehmen mit – von der ersten Datenanalyse bis zur produktiven KI-Lösung. Du arbeitest in einem dynamischen Team , das technologisch führende Ansätze mit pragmatischen Business-Lösungen verbindet.

Hier findest du dich wieder?

Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning-Modellen für produktive Einsatzszenarien (z. B. NLP/Chatbots, Automatisierungslogiken, Prognosemodelle).
Aufbau und Pflege von End-to-End-Datenpipelines sowie Integration dieser Modelle in unsere KI-Plattform.
Implementierung und Überführung von Modellen in produktive Umgebungen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Performance und Monitoring.
Zusammenarbeit mit Data Engineers, Softwareentwicklern und Produkt-Ownern zur kontinuierlichen Verbesserung unserer KI-Funktionen.
Aufbau von Evaluations- und Testframeworks zur Sicherstellung der Modellqualität.
Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung von KI-Produkten und -Use Cases bei unseren Kund:innen.

Das bringst du mit:

Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung von KI-Produkten und -Use Cases bei unseren Kund:innen.
Mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning/Deep Learning.
Sicherer Umgang mit Python und gängigen ML-Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
Erfahrung im Daten-Engineering (ETL, Datenaufbereitung, Feature Engineering) sowie in MLOps-Workflows.
Kenntnisse in Deployment-Technologien (Docker, Kubernetes) und Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP).