AI Engineer (m/w/d) Modelle für die Produktion, nicht für die Schublade

Stellenbeschreibung

Du hast keine Lust mehr auf endlose Experimente und Proof‑of‑Concepts, die am Ende nie live gehen? Du willst Machine–Learning‑Lösungen bauen, die echte Prozesse skalieren und messbar verbessern? Dann bist du hier richtig.

Aufgaben & Verantwortlichkeiten

• Modellierung: Du trainierst und optimierst skalierbare Machine‑Learning‑Modelle (Vorhersage, Klassifikation, Optimierung), die reale betriebliche Probleme lösen.
• Data Engineering: Du baust belastbare, strukturierte Datenpipelines, um große Datenmengen (Big Data) für das Training aufzubereiten.
• Deployment & MLOps: Du holst Modelle aus der Sandbox und integrierst sie über Container (z. B. Docker) in bestehende Systemlandschaften.
• Monitoring: Du überwachst die Performance der Live‑Modelle, wertest Metriken aus und passt Algorithmen bei Bedarf an.
• Clean Code: Du führst Code‑Reviews durch, schreibst testbaren Code und sicherst die nachhaltige Wartbarkeit deiner Lösungen.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium (Informatik, Mathematik, Data Science) oder nachweislich gute Praxiserfahrung in der Entwicklung datengetriebener Systeme.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und den gängigen ML‑Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Scikit‑Learn).
• SQL‑Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen bzw. NoSQL‑Datenbanken.
• Erfahrung in MLOps, Versionskontrolle (Git) und Containerisierung (Docker/Kubernetes).
• Gute Kommunikationsfähigkeiten: Erklärst Stakeholdern komplexe Modelle verständlich.
• Pragmatismus: Suchst die beste Lösung für das Problem, nicht das komplizierteste Paper.

Benefits

• Attraktive und transparente Vergütung.
• Urlaubs- und Weihnachtsgeld.
• Vermögenswirksame Leistungen.
• Faire Zuschläge bei projektspezifischem Einsatz oder Rufbereitschaft.
• Hohe Übernahmewahrscheinlichkeit im Kundenbetrieb.
• Interne Fort‑ und Weiterbildungsmöglichkeiten.
• Rabatte für Kino, Fitness und Streaming sowie regelmäßige Teamevents (Sommerfest, Weihnachtsfeier).