Machine Learning Engineer 100% (f/m/d)

Stellenbeschreibung

• Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von ML- und AI-Artefakten in einem agilen Produktentwicklungsteam der aufstrebenden AI-Einheit.
• Gestaltung, Entwicklung und Wartung von Machine-Learning-Lösungen in einer DevOps-Umgebung.
• Beitrag über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Konzeptphase bis zur Bereitstellung – und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster, datengesteuerter Lösungen.

Aufgaben

• Entwurf und Implementierung von RAG-Systemen (z. B. LLMs), um KI-Antworten auf Unternehmensdaten zu stützen.
• Bewertung und Integration von KI-Modellen (z. B. LLMs) unter Gewährleistung einer optimalen Leistung.
• Optimierung von Agenten-Workflows und KI-Agenten für Produktionsanwendungsfälle.
• Testen und Optimieren von System-Prompts und Few-Shot-Beispielen, um genaue und sichere KI-Ausgaben sicherzustellen.
• Leistungsbewertung von Machine-Learning- und KI-Modellen unter Verwendung geeigneter Metriken und Techniken sowie kontinuierliche Iteration und Verbesserung.
• Zusammenarbeit mit Plattformteams, Data Engineers, Data Scientists und anderen Stakeholdern zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in bestehende Systeme und Prozesse.
• Teilnahme an Code-Reviews, Tests und Debugging, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Machine-Learning-Lösungen sicherzustellen.
• Erstellung von Multi-Agenten-Systemen und Ausstattung von KI-Modellen mit Function-/Tool-Calling-Fähigkeiten.
• Schnelle Problemlösung.

Anforderungen

• Starke Problemlösungs- und Analytikfähigkeiten, mit der Fähigkeit, kritisch zu denken und komplexe Herausforderungen anzugehen.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Zusammenarbeitfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams und Stakeholdern auf allen Ebenen der Organisation zusammenzuarbeiten.
• Fähigkeit, persönliche Arbeitslasten effektiv zu verwalten, Aufgaben zu priorisieren, Zeit zu managen und hochwertige Ergebnisse termingerecht zu liefern.
• Lebenslanges Lernkonzept mit Leidenschaft, auf dem Laufenden zu bleiben mit den neuesten Entwicklungen im Machine Learning und der künstlichen Intelligenz.
• Aufmerksamkeit für Details und Engagement für die Produktion hochwertiger, zuverlässiger und wartbarer Machine-Learning-Lösungen.
• Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Nachgewiesene Programmierkenntnisse in Python mit Erfahrung in Machine-Learning-Bibliotheken wie scikit-learn, xgboost oder Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
• Starke Kenntnisse der agilen Workflows von KI-Agenten, LLM-Orchestrierungsframeworks und Deep-Learning-Modellarchitekturen.
• Fundierte Kenntnisse in MLOps, einschließlich CI/CD-Pipelines, Monitoring und automatisiertem Testen von ML-Modellen.
• Praktische Erfahrung mit KI-Frameworks und -Diensten wie Azure OpenAI, Bedrock oder Databricks.
• Wünschenswert: Machine-Learning-Zertifizierung.
• Wünschenswert: Relevante Erfahrung mit Reinforcement Learning und RL-Training mit LangGraph.
• Wünschenswert: Vertrautheit mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git) und cloudbasierten Entwicklungsumgebungen.