Machine Learning / Applied AI Engineer (m/w/d)

Mittwoch, 10:00 Uhr. Du baust ein Eval-Harness, das misst, wie zuverlässig unser Media-Buying-Agent Entscheidungen trifft. Danach tunest du die Masterprompts, baust ein Churn-Prediction-Signal auf den Supabase-Daten und erweiterst das RAG-System, das auf den Benchmarks aus 550+ Brands sitzt. Bei uns geht angewandte KI direkt in Produktion - nicht ins Paper.

Verfügen Sie über die folgenden Fähigkeiten, Erfahrungen und den nötigen Ehrgeiz, um in dieser Position erfolgreich zu sein Finden Sie es unten heraus.

Wir bauen die ECOZA Intelligence und suchen jemanden, der LLMs und Agenten von "funktioniert im Demo" zu "funktioniert zuverlässig in Produktion" bringt.

Woran du arbeitest

• LLM-Systeme & Agenten: Design, Orchestrierung und Guardrails für produktive Agenten (Media-Buying, Content, Sales)

• Prompt- & Context-Engineering: Masterprompts, Kontext-Management, Tool-Use/MCP

• RAG & Retrieval: Vektor-DBs / Retrieval über ECOZA-Benchmarks und Brand-Daten

• Evals & Qualität: Eval-Pipelines, damit KI-Outputs messbar zuverlässig sind

• Data & Signale: Churn-/Scoring-Signale auf Supabase-Daten, Feature-Pipelines

• Integration: die Modelle sauber ins Produkt und in die Workflows einbinden

Über ECOZA

ECOZA ist eine der am schnellsten wachsenden eCommerce-Growth-Consulting-Firmen Deutschlands. Wir bauen für D2C-Brands Inhouse-Teams, Systeme und Operating-Strukturen auf - gestützt auf Benchmarks aus über 550 aktiven eCommerce-Marken. Aktuell bauen wir unser wichtigstes Vorhaben: die ECOZA Intelligence, ein integriertes D2C eCommerce Operating System. Du kommst ins Greenfield - nicht in eine gewachsene Legacy-Landschaft. xayajpt

Standort & Arbeitsmodell

Standort: München, Moosacher Straße 70-74, 80809

Arbeitsmodell: Vor Ort - Hybrid (2 feste Bürotage)

Was du mitbringst

• Starke Erfahrung mit LLMs in Produktion (nicht nur Chat-Prototypen): Prompt-Engineering, Agenten, Tool-Use

• Python solide; Erfahrung mit RAG, Vektor-Datenbanken, Eval-Frameworks

• Verständnis für Datenpipelines und Datenqualität (Supabase/SQL)

• Pragmatismus: du baust das, was in Produktion Wirkung hat — nicht das theoretisch Eleganteste

• Ownership & High Agency

• Nice-to-have: klassisches ML-Verständnis, Node/TypeScript, LangSmith/Eval-Tooling, eCommerce-Daten

• Kein Muss: Model-Training from scratch — der Fokus ist angewandte LLM-Systematik

Benefits

• Direkter Business-Impact statt "Behörden-IT" — du baust, entscheidest, shippst

• Überdurchschnittliches Gehalt

• MacBook mit 4K-Screen + Home-Office-Budget

• Hybrid Work (2 feste Bürotage)

• Weiterbildungsbudget

• Wellpass / Jobrad / Workations / Team-Events

• Modernes, klimatisiertes Büro in München mit U-Bahn-Anschluss und Parkplätzen

Perspektive

• Kurzfristig: Aufbau der technischen Infrastruktur im Greenfield-Kontext

• Mittelfristig: Rolle als technisches Backbone von ECOZA

• Langfristig: Entwicklung zum Head of AI / Technical Operations mit eigenem Team

Kontakt

Amelie, HR-Abteilung —

Sprachen

Deutsch fließend, Englisch sicher.