Das ist der Job
MLOps & Lifecycle: Aufbau automatisierter ML-Pipelines (CI/CD) sowie Monitoring und Wartung von Modellen in der Cloud (z. Internal Enablement: Entwicklung von Tools und Schnittstellen für den Self-Service-Datenzugriff innerhalb verschiedener Fachabteilungen.
Das brauchst du
Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Mathematik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Regenerative Energiesysteme oder vergleichbare Qualifikation. Methodik: Fundierte Kenntnisse in mathematischer Optimierung ( MILP , dynamische Optimierung) und KI-Methoden wie Reinforcement Learning .
Darum lohnt es sich
Software Design: Aktive Mitgestaltung moderner Softwarearchitekturen für die Steuerung dezentraler Energieanlagen unter Fokus auf Performance und Skalierbarkeit. Qualitätssicherung: Konsequente Anwendung von Clean Code, Durchführung von Code-Reviews und Weiterentwicklung interner Engineering-Standards.
Agile Zusammenarbeit: Technische Führung und Mentoring im Team sowie enge Abstimmung mit Product Ownern zur technischen Machbarkeit und Aufwandsschätzung.
Programmierung: Sichere Beherrschung von Python und Java sowie routinierter Umgang mit SQL/NoSQL-Dat ML Product Development: Eigenverantwortliche Konzeption, Analyse und Skalierung datenbasierter Softwareprodukte (vom Prototyp bis zum produktiven Feature). Google Cloud / Vertex AI).
