3.150 Jobs für Machine Learning Engineer in Deutschland

Wir bieten dir:

• Innovative Projekte mit Raum für deine Ideen und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten
• Flexibilität durch Remote-Arbeit und flexible Arbeitszeiten
• Wertschätzende Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien und direkter Kommunikation
• Weiterbildungsangebote und Zertifizierungen in unser Academy
• Attraktive Benefits wie Teamevents, modernes Equipment und eine ausgewogene
• Work-Life-Balance

Deine Aufgaben:

• Entwicklung und Optimierung von ML- und Deep-Learning-Modellen
• Aufbau und Pflege von MLOps-Pipelines (Training, Deployment, Monitoring)
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern
• Nutzung von Cloud-Technologien (AWS, Azure, GCP) für skalierbare Lösungen
• Performance-Tuning und Monitoring von Modellen im Betrieb

Dein Profil:

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, in Data Science oder ähnliches
• Sehr gute Kenntnisse in Python und gängigen ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
• Erfahrung mit CI/CD, Docker, Kubernetes
• Verständnis für Softwarearchitektur und Clean Code
• Begeisterung für KI und deren Einsatz in echten Produkten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Art der Stelle: Vollzeit

Gehalt: 45.025,65€ ,00€ pro Jahr

Leistungen:

• Betriebliche Weiterbildung
• Empfehlungsprogramm
• Firmenevents
• Homeoffice-Möglichkeit
• Kostenloser Parkplatz

Sprache:

• Deutsch (Erforderlich)

Reisebereitschaft:

• 25 % (Erforderlich)

Arbeitsort: Zum Teil im Homeoffice in 67059 Ludwigshafen am Rhein

Machine Learning Engineer (m/f/d) for Autonomous Driving

Our mission at SafeAD is to deliver the most intelligent and safe autonomous driving technology. We believe the key to achieving this is all AI and mapless. Our technology is used by some of the world's largest automakers and Tier 1 suppliers.

In this role, you'll:

• Improve and develop new features for our multi-task scene understanding AI model
• Optimize and deploy the model to run on production hardware
• Streamline our training pipeline
• Test your software in our self-driving vehicle

We require you to have:

• MSc/PhD in Computer Science, Robotics or equivalent experience
• Experience solving problems using Machine Learning with Tensorflow or PyTorch
• Strong experience programming in C++ and Python
• A strong team player and learning mindset

It's a plus if you have:

• Hands-on experience in the fields of autonomous driving and computer vision
• Experience in applying machine learning to 3D scene understanding tasks
• Have worked in mid to large software projects

What we'll offer you:

• The chance to work on state-of-the-art technology for autonomous driving in a motivated team
• A working place characterized by a flat hierarchy, quick processes and full focus on tech
• Flexible working hours
• A competitive salary
• Stock options

If you share our vision and would like to be part of it, please submit your application.

We look forward to hearing from you

• Entwicklung, Training und Validierung von Machine Learning Modellen unter Verwendung gängiger Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und Auswahl geeigneter Datenquellen für ML-Projekte.
• Implementierung und Optimierung von Algorithmen für Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision oder Reinforcement Learning, je nach Projektbedarf.
• Erstellung und Wartung von Pipelines für Datenverarbeitung und Modell-Deployment.
• Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, Datenanalysten und Produktmanagern zur Integration von ML-Modellen in bestehende Systeme und Produkte.
• Evaluation der Modellperformance und Identifikation von Verbesserungspotenzialen.
• Durchführung von Forschungsarbeiten zur Identifizierung neuer KI-Ansätze und -Technologien.
• Dokumentation von Modellen, Algorithmen und Entwicklungsprozessen.
• Kontinuierliche Auseinandersetzung mit aktuellen wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Konferenzbeiträgen im Bereich KI/ML.
• Beitrag zur Code-Qualität und Best Practices im Team.

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet, idealerweise mit Promotion oder relevanter Berufserfahrung.
• Fundierte theoretische Kenntnisse und praktische Erfahrung in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens.
• Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit gängigen ML-Bibliotheken und Frameworks.
• Erfahrung mit großen Datensätzen und verteilten Systemen (z.B. Spark, Hadoop).
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren ML-Services sind von Vorteil.
• Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungstools wie Kubernetes ist wünschenswert.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und/oder Englisch, um technische Konzepte klar zu vermitteln.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, die für eine Remote-Tätigkeit unerlässlich ist.
• Leidenschaft für innovative Technologien und die Bereitschaft, sich kontinuierlich weiterzubilden.

• Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen
• Datenaufbereitung und Feature Engineering
• Modelloptimierung und Performance-Tuning
• Deployment und Monitoring von ML-Systemen
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams

• Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen und Algorithmen.
• Leitung und Mentoring eines Teams von Machine Learning Engineers und Data Scientists.
• Architekturdesign für skalierbare ML-Systeme und Pipelines.
• Optimierung und Verbesserung bestehender ML-Modelle für Leistung und Effizienz.
• Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Produktmanagern zur Definition von ML-Anforderungen.
• Evaluation neuer Technologien und Frameworks im Bereich Machine Learning und KI.
• Sicherstellung der Qualität, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit von ML-Lösungen.
• Präsentation von Ergebnissen und Strategien vor dem Management-Team.
• Beitrag zur technischen Vision und Roadmap im Bereich Data Science und KI.

• Masterabschluss oder Promotion in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Mehrjährige einschlägige Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning Modellen, idealerweise im industriellen oder technischen Sektor.
• Fundierte Kenntnisse in Python und relevanten ML-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und ML-Orchestrierungstools (z.B. MLflow, Kubeflow).
• Kenntnisse in Softwareentwicklungspraktiken (Versionskontrolle, CI/CD, Unit Testing).
• Erfahrung in der Führung von technischen Teams und Projektmanagement.
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten, um technische Konzepte klar zu vermitteln.
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

• Entwicklung, Training und Deployment von Machine-Learning-Modellen für diverse Anwendungsfälle (z.B. natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Predictive Analytics).
• Datenanalyse und Feature Engineering zur Vorbereitung von Datensätzen für das Modelltraining.
• Auswahl und Anwendung geeigneter ML-Algorithmen und Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Evaluierung und Optimierung der Modellperformance sowie kontinuierliche Verbesserung durch A/B-Testing und Monitoring.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Produktmanagern, um ML-Lösungen in produktive Systeme zu integrieren.
• Recherche und Implementierung neuester ML-Forschungsergebnisse und -technologien.
• Erstellung von technischer Dokumentation und Präsentationen für interne und externe Stakeholder.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit und Effizienz der ML-Pipelines und Infrastruktur.
• Beitrag zur Entwicklung einer datengesteuerten Kultur im Unternehmen.

• Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Feld mit Spezialisierung auf Machine Learning oder KI.
• Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem Einsatz von Machine-Learning-Modellen.
• Tiefgehende Kenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren ML-Services.
• Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop) sind von Vorteil.
• Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, komplexe Konzepte klar zu kommunizieren.
• Erfahrung mit Softwareentwicklungspraktiken (Versionskontrolle, Testing, CI/CD).
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Hohe Eigeninitiative, Neugier und die Fähigkeit, selbstständig in einem Remote-Umfeld zu arbeiten.

• Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen für industrielle Anwendungen
• Datenanalyse und Aufbereitung großer Datensätze
• Leitung und Mentoring eines Data Science Teams
• Evaluation und Auswahl von ML-Algorithmen und -Tools
• Integration von ML-Lösungen in Produktionsumgebungen
• Zusammenarbeit mit Ingenieurteams zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen
• Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen für das Management

• Master oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik o.ä.
• Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Machine Learning und Data Science
• Mindestens 2 Jahre Erfahrung in einer Führungsrolle
• Sehr gute Kenntnisse in Python oder R und ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch)
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (Spark, Hadoop)
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) sind von Vorteil
• Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und analytisches Denken
• Starke Kommunikationsfähigkeiten

• Leitung und Mentoring eines Teams von Machine Learning Engineers bei der Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Lösungen.
• Konzeption, Design und Entwicklung von skalierbaren und robusten Machine Learning Modellen für verschiedene Anwendungsfälle.
• Implementierung von End-to-End ML Pipelines, von der Datenaufbereitung über das Training bis hin zur Deployment- und Monitoring-Phase.
• Evaluation und Auswahl geeigneter ML-Algorithmen und Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Produktmanagern, um ML-Strategien zu definieren und umzusetzen.
• Optimierung bestehender Modelle und Sicherstellung der Leistung und Genauigkeit in produktiven Systemen.
• Erforschung neuer ML-Technologien und -Methoden zur kontinuierlichen Verbesserung unserer Produkte und Dienstleistungen.
• Durchführung von Code-Reviews, Unterstützung bei der Fehlersuche und Gewährleistung hoher Qualitätsstandards.
• Aufbau und Pflege der ML-Infrastruktur, oft in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP).
• Dokumentation von Modellen, Algorithmen und Prozessen.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Data Science, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Mehrjährige einschlägige Berufserfahrung als Machine Learning Engineer, mit mindestens 1-2 Jahren Erfahrung in einer führenden oder leitenden Funktion.
• Tiefgreifende Kenntnisse in statistischer Modellierung, maschinellen Lernalgorithmen (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning) und Deep Learning.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit ML-Bibliotheken.
• Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen und deren ML-Services.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop) und Datenbanken.
• Ausgeprägte Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
• Starke Führungsqualitäten, Mentoring-Fähigkeiten und die Fähigkeit, ein Team zu motivieren.
• Hervorragende Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
• Die Fähigkeit, unabhängig und proaktiv in einem vollständig entfernten Arbeitsumfeld zu agieren.

• Leitung und Mentoring eines Teams von Machine Learning Engineers.
• Entwicklung und Implementierung von produktionsreifen Machine Learning Modellen und Algorithmen.
• Optimierung der Performance, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von ML-Pipelines.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Operationalisierung ihrer Forschungsmodelle.
• Design und Aufbau von ML-Infrastrukturen und -Plattformen.
• Implementierung von Best Practices im Bereich MLOps (Continuous Integration, Continuous Deployment, Monitoring).
• Analyse von Daten und Modellergebnissen zur kontinuierlichen Verbesserung.
• Evaluierung und Einführung neuer Technologien und Frameworks im ML-Bereich.
• Technische Führung und Wissensvermittlung innerhalb des Teams und darüber hinaus.
• Dokumentation von Architektur, Prozessen und Modellen.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, KI, Machine Learning oder einem verwandten Feld.
• Mindestens 6 Jahre relevante Berufserfahrung im Machine Learning Engineering, davon mindestens 2 Jahre in einer leitenden oder gestalterischen Rolle.
• Umfassende Erfahrung in der Entwicklung und im Deployment von ML-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit ML-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Kenntnisse von Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren ML-Services.
• Erfahrung mit Containerisierung (Docker, Kubernetes) und Big Data Technologien.
• Verständnis von Softwarearchitektur und agilen Entwicklungsmethoden.
• Ausgeprägte Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, komplexe technische Herausforderungen zu meistern.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Konzepte verständlich zu vermitteln.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.