Machine learning engineer Jobs in Wolfsburg

Wir sind Teil von NTT DATA, einem führenden Anbieter von Unternehmens- und Technologiedienstleistungen, KI und digitaler Infrastruktur mit einem Umsatz von über 30 Mrd. $. Als Global Top Employer betreut NTT DATA 75 % der Fortune Global 100-Unternehmen und entwickelt mit Expert:innen in über 70 Ländern gemeinsam innovative Lösungen, die dazu inspirieren, Neues zu wagen und Erfolge sichtbar zu machen. In der DACH-Region sind wir an 15 Standorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz vertreten. Make this the place where you grow NTT DATA liefert in der DACH Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) einen wesentlichen Wertbeitrag zum Unternehmensserfolg, in dem sie mittels ihrer horizontalen Portfolios und Services die IT-technologischen Anforderungen in allen Industriezweigen bedient. Die Business Unit "AI Delivery" bietet eine Funktion, mit deren Unterstützung insbesondere komplexere Anforderungen evaluiert, konzipiert und beantwortet werden können. Deine Benefits

Flexible Arbeitszeiten mit Gleitzeitregelung und Reisezeit ist Arbeitszeit Home-Office Möglichkeit sowie Vereinbarung mit Vergütungszuschuss inkl. Arbeitsplatzausstattung möglich 30 Tage Urlaub, zusätzlich sind der 24.12. und 31.12. arbeitsfreie Tage Sabbatical bis zu einem Jahr möglich Remote Work sowie mobiles Arbeiten im EU-Ausland möglich Attraktive Benefit- und Entgeltoptimierungsprogramme: betriebliche Altersvorsorge, JobRad, Jobticket, exklusive Rabatte über Corporate Benefits und vieles mehr Umfangreiche Gesundheits- und Vorsorgeangebote: verlängerte Entgeltfortzahlung im Krankheitsfall, Betriebsärztliche Betreuung, Unfallversicherung auch für Freizeitunfälle weltweit, Familienservice Interne und externe Weiterbildungsmöglichkeiten in der NTT DATA Academy mit fachlichen Trainings, Zertifizierungsangeboten, Soft-Skill-Schulungen, Udemy Zugang Diverse Communities und Initiativen (zu Diversity, Equity & Inclusion, ESG und mehr) mit Wissensaustausch auf Augenhöhe Teamorientierte Unternehmenskultur mit viel Gestaltungsspielraum

Deine Mission

Du entwickelst, trainierst und evaluierst Machine-Learning- und GenAI-Modelle für produktive Enterprise-Anwendungen in Branchen wie Insurance, Finance sowie Manufacturing & Automotive und begleitest deren Weg von der Idee bis zum produktiven Einsatz. Du konzipierst und implementierst Datenaufbereitungs-, Feature-Engineering-, Trainings- und Inferenz-Pipelines und stellst einen stabilen Übergang von PoCs über MVPs bis hin zu produktiven AI-Lösungen sicher. Du integrierst AI-Komponenten, APIs und Services in bestehende Anwendungen und Plattformen, optimierst Performance, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz und sorgst für einen zuverlässigen Betrieb. Du arbeitest eng mit Data Scientists, MLOps-/LLMOps Engineers und Architects zusammen, um Prototypen in belastbare und wartbare Produktionslösungen zu überführen. Du verantwortest Quality Engineering durch Testing, Reproduzierbarkeit, Versionierung von Code, Modellen und Daten sowie eine nachvollziehbare technische Dokumentation und etablierst Monitoring, Observability und Drift-Erkennung für AI-Systeme. Du unterstützt Kundenprojekte, RFPs und RFIs durch technische Beratung, Aufwandsschätzungen und Strukturierung von Workpackages und übernimmst – abhängig von deiner Seniorität – Ownership für Teilsysteme, technische Workstreams, Engineering-Standards, Workshops und die Kommunikation mit Kunden.

Dein Skillset

Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python und modernem Software Engineering, einschließlich Clean Code, Testing, Debugging, Git und Code Reviews. Du bringst praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn sowie mit Modelltraining, Evaluation, Optimierung und produktiver Bereitstellung mit. Du hast Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Feature-Engineering-Prozessen mit Technologien wie pandas, Spark, Beam oder vergleichbaren Toolchains und verstehst die Bedeutung von Data Quality. Du entwickelst APIs und Services (z. B. REST, FastAPI oder Flask) und kennst die Integration von AI-Lösungen in Enterprise-Umgebungen sowie moderne Cloud- und Cloud-Native-Architekturen auf Azure, GCP oder AWS. Du verfügst über Kenntnisse in Containerisierung und Deployment mit Docker sowie idealerweise Kubernetes und bringst Erfahrung oder ein solides Verständnis von MLOps/LLMOps, Monitoring, Versionierung, Retraining und produktiven AI-Betriebsmodellen mit. Du hast Erfahrung oder großes Interesse an Generative AI und Large Language Models, beispielweise in den Bereichen RAG, Embeddings, Vector Stores, Prompt Engineering und Guardrails, kommunizierst verhandlungssicher auf Deutsch und sehr gut auf Englisch und kannst technische Themen verständlich gegenüber Kunden und Stakeholdern vermitteln.

Mit uns hast du unzählige Möglichkeiten, groß zu denken, mutig zu handeln und Verantwortung zu übernehmen. Gestalte deine Zukunft in einer Kultur, die Zugehörigkeit lebt und dir Raum für Lernen und Networking gibt. Vielfalt ist ein unverzichtbarer Teil unseres Erfolges und unserer Unternehmenskultur. Frei von Vorurteilen im Hinblick auf Geschlecht, sexuelle Orientierung, Alter, ethnische und soziale Herkunft, Religion oder Behinderung freuen wir uns dich kennenzulernen. Menschen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt. #J-18808-Ljbffr