Data Engineer & Machine Learning
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- Synnio
Machine Learning Engineer (m/w/d)
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Senior Machine Learning Engineer (m/w/d)
Niedernhall
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Applied Machine Learning Engineer (Mid-Level)
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Machine Learning Engineer (m/w/d)
Lüneburg
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Machine Learning Engineer
Berlin
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Machine Learning Engineer
Leonberg
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Machine Learning Engineer
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Machine Learning / Applied AI Engineer (m/w/d)
München
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AI Engineer (m/w/d) – Machine Learning & GenAI
Berlin
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Experte (m/w/d) Transformation & Prozesse - Schwerpunkt AI, Machine Learning & Data Analytics
Leverkusen
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Machine Learning Engineer für generative KI & Agentensysteme in Voll- oder Teilzeit (m/w/d)
Monheim am Rhein
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Machine Learning Engineer
Leonberg
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machine learning engineer
Berlin
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Machine Learning Engineer (all genders)
München
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Staff Machine Learning Engineer
Berlin
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Senior Data Scientist (m/w/d) Machine Learning
Laupheim
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Senior Machine Learning Engineer - (Logistics, Optimization)
Berlin
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Machine Learning Engineer
München
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Head of Machine Learning
München + 1 weitere
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(Senior) Machine Learning Architect (m/w/d)
Berlin
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platform engineer machine learning
Standort offen
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Senior Machine Learning Engineer - (Logistics, Optimization)
Standort offen
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Machine Learning Engineer, ML Infrastructure
Standort offen
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Applied AI Engineer / Machine Learning Engineer (m/w/d)
Essen
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Machine Learning Engineer
Standort offen
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Machine Learning Engineer (m/w/d)
Veröffentlicht am
Stellenbeschreibung
Synnio entwickelt maßgeschneiderte KI- und Automatisierungslösungen für den Mittelstand, die Geschäftsprozesse vereinfachen, Kosten senken und Effizienzpotenziale freisetzen. Unser Portfolio umfasst intelligente Prozessautomatisierung, KI-Beratung, KI-Business Analytics, Voice und Chat Agents sowie integrierte KI-Plattformlösungen. Gemeinsam mit unseren Kunden gestalten wir die digitale Zukunft mittelständischer Unternehmen.
Als Machine Learning Engineer (m/w/d) bei Synnio entwickelst und betreibst du hochskalierbare ML- und KI-Systeme, die unsere digitalen Produkte und Services im Bereich KI-Telefonassistenz, Chatbots, KI-Business Analytics und Prozessautomatisierung antreiben. Du arbeitest eng mit Produkt-, Daten- und Entwicklungsteams zusammen, um datengetriebene Lösungen zu bauen, die echten Mehrwert für unsere Kund:innen schaffen.
Keine Bewerbungsunterlagen erforderlich Rückmeldung innerhalb von 24h
Remote-Work oder hybrides Modell
Deine Benefits:
- Mitarbeit an innovativen KI-Produkten mit direktem Kundennutzen im Mittelstand.
- Agile Projektarbeit und eigenverantwortliches Entwickeln in cross-funktionalen Teams.
- Remote-Work oder hybrides Modell
- Flache Hierarchien & direkte Kommunikation
- Möglichkeit, eigene Ideen in Produkte & Module einfließen zu lassen
- Attraktives Gehalt + Bonuszahlungen
- Flexible Arbeitszeiten
- Persönliche Weiterentwicklung, Coaching und spannende Kundenprojekte.
Bei Synnio gestaltest du aktiv die digitale Transformation von Unternehmen mit – von der ersten Datenanalyse bis zur produktiven KI-Lösung. Du arbeitest in einem dynamischen Team, das technologisch führende Ansätze mit pragmatischen Business-Lösungen verbindet.
Hier findest du dich wieder?
- Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning-Modellen für produktive Einsatzszenarien (z. B. NLP/Chatbots, Automatisierungslogiken, Prognosemodelle).
- Aufbau und Pflege von End-to-End-Datenpipelines sowie Integration dieser Modelle in unsere KI-Plattform.
- Implementierung und Überführung von Modellen in produktive Umgebungen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Performance und Monitoring.
- Zusammenarbeit mit Data Engineers, Softwareentwicklern und Produkt-Ownern zur kontinuierlichen Verbesserung unserer KI-Funktionen.
- Aufbau von Evaluations- und Testframeworks zur Sicherstellung der Modellqualität.
- Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung von KI-Produkten und -Use Cases bei unseren Kund:innen.
Das bringst du mit
- Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung von KI-Produkten und -Use Cases bei unseren Kund:innen.
- Mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning/Deep Learning.
- Sicherer Umgang mit Python und gängigen ML-Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
- Erfahrung im Daten-Engineering (ETL, Datenaufbereitung, Feature Engineering) sowie in MLOps-Workflows.
- Kenntnisse in Deployment-Technologien (Docker, Kubernetes) und Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP).
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