Was du unbedingt mitbringst Berufserfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von produktiven ML-Systemen. Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Docker und AWS oder GCP. Solide Grundlagen im Bereich Machine Learning, Grundkenntnisse in NLP sowie ausgepr gte Erfahrung in der Modellevaluation. Praktische Erfahrung im Aufbau von End-to-End ML-Pipelines. Erfahrung im Umgang mit gro en Datenmengen und SQL. Starke analytische Probleml sungskompetenz: Du kannst unklare Fragestellungen strukturieren und beurteilen, ob ML der geeignete L sungsansatz ist. Ausgepr gte Kommunikations- und Teamf higkeit: Du stimmst dich bereichs bergreifend ab, machst Entscheidungen transparent, dokumentierst sorgf ltig und gibst sowie erh ltst konstruktives Feedback. Was du idealerweise noch mitbringst Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken und/oder Distributed Processing, sowie Streaming. Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen und produktiver Agent-Orchestrierung. Grundkenntnisse in Cloud Security und Operations Themen. Erfahrung im Mentoring von Kolleg:innen sowie im Etablieren pragmatischer Engineering-Standards. Was dich erwartet Du entwickelst, implementierst, deployest und verbesserst ML-Modelle kontinuierlich und bernimmst Verantwortung vom Prototyp bis zum produktiven Betrieb. Du baust reproduzierbare Daten- und ML-Pipelines auf. Du containerisierst ML-Services und Batch-Jobs mit Docker, um konsistente und skalierbare Deployments zu erm glichen. Du deployest und betreibst ML-L sungen in AWS oder GCP. Du berwachst, analysierst und stabilisierst Modelle im produktiven Betrieb und entwickelst sie evidenzbasiert sowie anhand von Stakeholder-Feedback weiter. Du arbeitest erfolgreich mit Data Engineering, Software Engineering, Product sowie fachlichen Stakeholdern zusammen. Du evaluierst Modelle fundiert anhand geeigneter Metriken, einschlie lich Aspekten wie Robustheit und Fairness. Du entwickelst und betreust AI Agents sowie Orchestrierungs-Workflows. Du tr gst durch konstruktive Code Reviews, Wissensaustausch und Mentoring zur Weiterentwicklung des Teams bei.
