The Nunatak Group München vor 2 Wochen

(Senior) Machine Learning Engineer (m/w/d)

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Aus der Stellenanzeige

Vollständige Stellenanzeige von The Nunatak Group

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Willkommen bei Nunatak und unserem Data & AI Lab! Für unsere Standorte in München oder Berlin suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen (Senior) Machine Learning Engineer (m/w/d).

Du lebst für Code, Daten und Algorithmen, willst aber auch sehen, wie deine Modelle in der Praxis echten Impact generieren? Du hast genug von reinen Proof-of-Concepts und brennst darauf, robuste, skalierbare KI-Lösungen zu bauen? Bei uns erwartet dich die perfekte Mischung aus tiefgreifendem Machine Learning bei Top-Kunden und der agilen Entwicklung von innovativen KI-Produkten & Services in unserem Data & AI Lab. Wir suchen einen Tech-Experten (m/w/d), der komplexe Modelle in saubere Software-Architekturen gießt, State-of-the-Art-Technologien beherrscht und die KI-Transformation unserer Kunden technologisch aktiv umsetzt.

Deine Aufgaben bei uns:

Pragmatisches Prototyping: Du entwickelst als fester Bestandteil des Data & AI Labs funktionierende ML-Prototypen in kurzen Sprints, um Business-Probleme effizient zu lösen und den Mehrwert für den Kunden schnell und greifbar sichtbar zu machen.

End-to-End-Verantwortung: Du übernimmst Verantwortung für den gesamten Prozess – von der sauberen Datenaufbereitung über die präzise Modellierung bis hin zur reibungslosen Integration in bestehende Schnittstellen.

Flexible Architektur-Ansätze: In unseren Testumgebungen hast du den Freiraum, Demos und Experimente zu bauen. Geht es jedoch um Kundensysteme, setzt du verlässlich auf rechtssichere und standardnahe Architekturen.

Real-World Impact: Du prüfst deine Modelle auf ihre Belastbarkeit im realen Betrieb. Für dich und uns gilt: Der tatsächliche Nutzen im Kundenprozess steht immer über der reinen akademischen Perfektion.

Kollaboration & Wissenstransfer: Du arbeitest eng und interdisziplinär mit anderen ML Engineers, GenAI Applicationeers sowie Data & AI Consultants zusammen. Dabei hinterfragst du Anforderungen konstruktiv und stellst sicher, dass ein nachhaltiger Know-how-Transfer zu unseren Kunden stattfindet.

Das bringst du mit

Praxiserfahrung: Du bringst 5 Jahre Berufserfahrung im angewandten Machine Learning mit, in der Zeit hast mindestens ein Modell von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz erfolgreich begleitet.

Tech-Stack: Fundierte Praxiskenntnisse in gängigen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) sowie routinierter Umgang mit dem wissenschaftlichen Python-Stack (z. B. NumPy, Pandas).

Cloud & Deployment: Ausgewiesene Erfahrung im Training, der Validierung und dem Deployment von Modellen in mindestens einer etablierten Cloud-Umgebung (z. B. Google Cloud / Vertex AI, AWS SageMaker oder Azure ML).

Data Engineering Skills: Sicherer Umgang mit SQL und der Architektur von Datenpipelines. Du bist routiniert in der Aufbereitung und Qualitätssicherung großer, komplexer Prozess- und Kundendaten.

MLOps Mindset: Du besitzt ein fundiertes Verständnis für den realen Betrieb, inklusive Modellversionierung, Monitoring und dem kontinuierlichen Nachschärfen von Modellen.

Akademisches Fundament: Ein abgeschlossenes Studium in Computer Science, Data Science, Machine Learning, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Studiengang mit technischem Fokus.

Sprachen: Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.

Freue Dich auf:

Impact ab Tag 1: Vielfältige Aufgaben mit hoher Eigenverantwortung und die Möglichkeit, auf Managementebene Prozesse, Strategien und Produkte mitzugestalten.

Kultur & Team: Eine kollegiale, verbindliche Zusammenarbeit in kleinen, interdisziplinären Teams mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einer wertebasierten Kultur.

Spannendes Umfeld: Innovative Projektfragestellungen im KI-Umfeld und Kund*innen, die zu den Marktführenden in ihrer Branche gehören.

Wachstum: Individuelle Chancen zur persönlichen und professionellen Entwicklung sowie gezielte Weiterbildungsmöglichkeiten.

Benefits : Eine attraktive Vergütung, regelmäßige Team-Events (Lunches, Offsites), BusinessBike, Firmenfitness (Wellpass) sowie kostenlose Getränke, Obst und Snacks im Office.