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Senior Machine Learning Engineer (m / w / d)

Steadforce GmbHMünchen, Bayern, DE

Vor 5 Tagen

Stellenbeschreibung

Spannende und technologisch sehr anspruchsvolle Projekte, unterschiedliche Industrien in einem inhabergeführten, mittelständischen Münchner Unternehmen.

Flache Hierarchien, eine angenehme Arbeitsatmosphäre, geprägt von Teamwork und getreu dem Motto "Work, learn & grow".

Tätigkeiten

Mit Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik gewinnst Du Informationen aus großen Datenmengen, die für Steadforce und unsere Kunden von Vorteil sein können.
Du arbeitest in einem interdisziplinären Team mit Experten an der Entwicklung, Optimierung und Operationalisierung unserer Machine Learning Pipelines.
Du konzipierst und entwickelst End-to-End Data Science bzw. KI Lösungen für unsere Kunden aus verschiedenen Branchen.
Als Machine Learning Engineer nimmst Du aktiv an der Planung und Entwicklung von Forschungsprototypen teil und führst das Projekt in die Operationalisierung.
Du entwickelst Clean Code und automatisierst Projekte mit CI / CD.

Anforderungen

Du hast ein abgeschlossenes Studium in einem MINT Fach.

Du bringst mind. 3 Jahre Berufserfahrung mit oder hast im MINT Bereich promoviert.

Du bringst gute Kenntnisse über verschiedene Machine Learning Verfahren mit.

Du hast Erfahrungen in der Aufbereitung und Exploration von Daten sowie in der Konzeption und Implementierung von Daten Pipelines.

Gute Kenntnisse des Python Data Science Stack zählen zu Deinem technologischen Portfolio.

Du bist vertraut mit Modeltracking sowie der Entwicklung von APIs.

Du hast Erfahrungen mit Container Lösungen wie Docker und k8s.

Erfahrungen in der Softwareentwicklung sowie mit Cloud Technologien (AWS, GCP oder Azure) sind von großem Vorteil.

Du besitzt fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse.

Trotz der Möglichkeit aus dem Homeoffice zu arbeiten, bist Du gerne regelmäßig vor Ort.

Team

Warum wir?

Dich erwartet ein kollegiales und dynamisches Umfeld, in das Du Dich vom ersten Tag aktiv einbringen und eigene Ideen in einem motivierten Team umsetzen kannst.

Wir wertschätzen Deine Leistung u.a. mit einer attraktiven Vergütung, flexiblen Arbeitszeiten und Teilzeitmodellen, Home-Office, Entwicklungsmöglichkeiten und Freiraum für Deine Persönlichkeit.

Bewerbungsprozess

1. Erstgespräch per Teams mit HR und Fachbereich; fachliche Eignung wird eingeschätzt

2. Zweitgespräch gerne vor Ort (je nach Präferenz des Kandidaten) mit HR und Fachbereich inkl. Use Case Diskussion

3. Angebot