1.484 Jobs für Machine Learning in Deutschland

• Entwicklung, Implementierung und Training von Deep-Learning-Modellen für verschiedene Anwendungen (z.B. Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung, Vorhersage).
• Datenvorbereitung und -bereinigung zur optimalen Nutzung für Machine-Learning-Algorithmen.
• Erforschung und Anwendung neuester Forschungsarbeiten und Techniken im Bereich Deep Learning.
• Evaluierung der Modellperformance und iterative Verbesserung der Algorithmen.
• Integration von ML-Modellen in bestehende Software-Systeme und Produktionsumgebungen.
• Zusammenarbeit mit Produktmanagern und anderen Stakeholdern zur Definition von Projektanforderungen.
• Aufbau und Wartung der ML-Infrastruktur und der Entwicklungspipelines.
• Dokumentation der entwickelten Modelle, Algorithmen und Prozesse.
• Analyse von Datensätzen zur Identifizierung von Mustern und Trends, die für das Geschäft relevant sind.
• Beitrag zur Weiterentwicklung der KI-Strategie des Unternehmens.
• Sicherstellung von Best Practices in Bezug auf Code-Qualität, Skalierbarkeit und Effizienz.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Feld.
• Nachweisliche Berufserfahrung als Machine Learning Engineer oder Data Scientist mit Schwerpunkt Deep Learning.
• Tiefe Kenntnisse von Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras.
• Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python und gängigen Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und deren ML-Services sind von Vorteil.
• Verständnis von verschiedenen ML-Algorithmen und deren Anwendungsbereichen.
• Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen und innovative Ansätze zu entwickeln.
• Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und starke Kommunikationsfähigkeiten.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Die Fähigkeit, sowohl eigenständig als auch im Team effektiv zu arbeiten.

• Entwicklung, Training und Optimierung von Deep-Learning-Modellen (z.B. CNNs, RNNs, Transformers)
• Auswahl geeigneter Algorithmen und Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, Keras)
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellvalidierung
• Implementierung von ML-Pipelines und Deployment von Modellen in Produktionsumgebungen
• Zusammenarbeit mit Produktteams zur Identifizierung und Umsetzung von KI-Anwendungsfällen
• Durchführung von Forschungsarbeiten zur Identifizierung neuer ML-Techniken und -Ansätze
• Optimierung der Modellperformance hinsichtlich Genauigkeit, Geschwindigkeit und Ressourcenverbrauch
• Erstellung technischer Dokumentationen und Präsentation von Ergebnissen
• Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Forschung und des Stands der Technik im Bereich KI und Deep Learning
• Mentoring jüngerer Ingenieure und Data Scientists

• Master oder Promotion in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
• Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Deep-Learning-Modellen
• Fundierte Kenntnisse in Python und ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und MLOps-Praktiken
• Starke mathematische und statistische Grundlagen
• Erfahrung mit Big Data Technologien (z.B. Spark) ist ein Plus
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
• Fließende Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind von Vorteil
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu kommunizieren
• Teamfähigkeit und eine proaktive, ergebnisorientierte Arbeitsweise

• Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine Learning Modellen, insbesondere im Bereich Deep Learning.
• Durchführung von Experimenten, Analyse von Ergebnissen und Dokumentation von Forschungsarbeiten.
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Lösung komplexer wissenschaftlicher und technischer Herausforderungen.
• Evaluierung und Auswahl geeigneter Algorithmen und Tools für spezifische Anwendungsfälle.
• Skalierung von Modellen und Lösungen für den produktiven Einsatz.
• Aktive Teilnahme an der Community durch Publikationen und Präsentationen.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, KI, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Deep Learning Modellen mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras.
• Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, Algorithmenentwicklung und Datenanalyse.
• Erfahrung mit grossen Datensätzen und verteilten Systemen (z.B. Spark).
• Programmierkenntnisse in Python sind unerlässlich; Kenntnisse in C++ oder Java sind von Vorteil.
• Ausgezeichnete analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten, um effektiv in einem remote-Team zu arbeiten.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

• Entwurf und Entwicklung von KI-Architekturen und ML-Pipelines für verschiedene Anwendungsfälle.
• Auswahl geeigneter Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen und Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modelltraining/-evaluierung.
• Entwicklung von Strategien für den Einsatz von KI-Modellen in Produktionsumgebungen (MLOps).
• Bewertung der Machbarkeit und des Potenzials von KI-Lösungen für neue Geschäftsanforderungen.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Fachexperten, um KI-Lösungen zu integrieren und zu optimieren.
• Verwaltung von Datensätzen und Sicherstellung der Datenqualität und -governance.
• Erforschung neuer KI-Technologien und Trends und deren Anwendungsmöglichkeiten.
• Technische Führung und Mentoring von Junior-KI-Entwicklern.
• Dokumentation von KI-Architekturen, Modellen und Prozessen.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, künstlicher Intelligenz, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen.
• Tiefgehende Kenntnisse verschiedener ML/DL-Algorithmen, statistischer Methoden und des Modellierungs-Lebenszyklus.
• Praktische Erfahrung mit gängigen KI/ML-Frameworks und Bibliotheken.
• Kenntnisse in der Datenverarbeitung und -analyse, idealerweise mit Big Data-Technologien.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z. B. AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform) und MLOps-Praktiken.
• Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Innovationsgeist.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten zur Erklärung komplexer technischer Konzepte.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

• Entwicklung, Implementierung und Training von Machine Learning Modellen
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellvalidierung
• Optimierung von Algorithmen und Sicherstellung der Skalierbarkeit
• Integration von ML-Modellen in Produktionssysteme
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams
• Anwendung neuester KI-Forschungsergebnisse
• Troubleshooting und Wartung von ML-basierten Systemen

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Data Science, Statistik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
• Mehrjährige praktische Erfahrung in Machine Learning und Data Science
• Tiefgreifende Kenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (z. B. Spark, Hadoop)
• Kenntnisse in Datenbanken (SQL, NoSQL) und Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
• Fähigkeit zur Kommunikation komplexer Ergebnisse
• Starke Problemlösungsfähigkeiten und analytisches Denken
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

About ai|coustics

At ai|coustics, we’re building the quality layer for Voice AI. Our AI-powered speech technology turns any audio - live or recorded - into studio-quality output in real time. Since our launch, we’ve built a community of over 500,000 users , have processed more than 2 million audio files and signed contracts with leading audio brands like Elgato, Radio France International or Deutsche Welle .

We recently closed our 5M Seed round with leading investors like Partech and Connect Ventures alongside Inovia Capital, FOV Ventures, Intuition and Arc Investors. We’re at a pivotal moment of growth and product innovation - and we’re looking for ambitious builders to join us on this journey. If you’re excited about defining a new category in Voice AI and shaping the future of audio, we’d love to meet you.

Who we are

We’re an in-person team of audio and technology enthusiasts based out of Berlin . We love being in the office, hanging out together and learning from each other everyday.

We ship fast. All of our work is novel and cutting edge, and execution speed is paramount. Our culture thrives on autonomy, ownership, and open collaboration - where the best ideas win, no matter where they come from.

We support each other. We have an open and inclusive culture that’s focused on giving everyone the resources they need to succeed.

About the role

We’re looking for a Machine Learning Engineer with a passion for audio, a strong track record of training and deploying models, and the drive to create real-world impact—beyond just papers and benchmarks. Join a small, focused team building the core algorithms behind our products , where you'll take full ownership of the machine learning lifecycle

• Model development & deployment : Design, train, evaluate, optimize, and deploy deep learning models for speech enhancement—and more. Our work spans both lightweight models for edge devices and high-performance models for the cloud.
• Data-centric development : Build, curate, and refine training datasets and simulation pipelines. Develop robust evaluation frameworks to drive model performance.
• MLOps & Tooling : Help us continuously improve our internal tools, pipelines, and infrastructure to accelerate iteration and ensure reliability.

• 3+ years of hands-on experience building and iterating on custom deep learning models, ideally in a startup or product-centric environment.
• Strong expertise in audio and speech processing —you understand the quirks, challenges, and beauty of sound. Ideally you have experience in audio sequence-to-sequence modelling and got your hands dirty working on speech enhancement, speech-to-text, text-to-speech or similar.
• Expert-level proficiency with PyTorch and its ecosystem.
• Familiarity with cloud-based training setups , experiment tracking tools , and modern development practices . You write clean, modular, production-ready code.
• A startup mindset : You’re comfortable with ambiguity, move fast when it matters, take initiative, and focus on building, shipping, and winning customers.

• Competitive Compensation: Enjoy a competitive salary package and additional benefits.
• Stock Options: Early-stage employees receive stock options, enabling you to share in the company’s success.
• Learning Opportunities: Collaborate with a team of accomplished audio and ML experts, with ample room for professional growth.
• Startup Culture: Immerse yourself in a dynamic, fast-paced environment with passionate and collaborative colleagues.
• Professional Growth: Seize the chance to shape your career path as the company expands.
• High Impact: Join a groundbreaking startup at a pivotal growth stage, making a real difference in how people experience audio.
• Contribute to the Future: Help define the landscape of generative audio and speech enhancement technology.

If you are ready to lead the charge in revolutionizing the audio experience and drive our startup to new heights, we would love to hear from you. Apply today to join the ai-coustics team!

HEY DU!

Für unser Team suchen wir an unserem Standort im Herzen von München ab sofort einen Machine Learning Engineer (m/w/d) in Voll- oder Teilzeit . Du bist ein echtes Machine-Learning-Talent und brennst darauf, mit Deinen Skills unsere E-Commerce-Plattform auf das nächste Level zu heben? Du denkst analytisch und liebst smarte Automatisierungen? Dann bist Du bei uns goldrichtig!

Wir sind MYPOSTER. Seit 2011 sind wir als E-Commerce-Unternehmen mit klarem Tech-Fokus, eigener Produktion und starken Wurzeln als Familienunternehmen erfolgreich am Markt. Wir machen aus Fotos persönliche Lieblingsstücke - maßgefertigt, individuell und made in Germany. Unser Team aus über 400 Mitarbeitenden vereint Softwareentwicklung, Produktdesign und digitale Fertigung in einem agilen Workflow. Gemeinsam gestalten wir Fotoprodukte, die begeistern - mit smarten Prozessen, starken Ideen und echter Begeisterung fürs Detail.

• Du entwickelst, implementierst und wartest hochskalierbare ML-Modelle für unsere E-Commerce-Plattform

• Du baust robuste Datenpipelines von der Datensammlung bis zur Inferenz und sorgst dafür, dass sie jederzeit reibungslos laufen

• Du integrierst GenAI-Features (Embeddings, Vektorsuche, RAG), um smarte Such- und Empfehlungssysteme zu realisieren

• Du kuratierst Daten aus Sales, Marketing und Web-Logs, um Trainingsdatensets in Top-Qualität bereitzustellen

• Du arbeitest eng mit DevOps zusammen, automatisierst Deployments und Monitoring und sorgst so für maximale Systemstabilität

• Du erkundest Deep Learning und Computer Vision, um Forecasts, Personalisierung und Recommendation Systems weiterzuentwickeln

• Du bringst Dich ein: Ob Du lieber Pipelines, Modelltraining oder Prototyp und Analyse favorisierst – in dieser Rolle wirken beide Schwerpunkte zusammen

• Du hast Data Science, Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Ausbildung erfolgreich abgeschlossen und erste Berufserfahrung als Machine Learning Engineer

• Du bringst Praxiserfahrung in der Entwicklung und Produktion von ML-Modellen mit – E-Commerce-Know-how ist ein Bonus

• Du bist sicher im Umgang mit relationalen DBs und Data Warehouses (z. B. MySQL, Aurora, BigQuery)

• MLOps ist für Dich kein Buzzword: Du automatisierst Trainings-, Deployment- und Monitoring-Pipelines mit Leidenschaft

• Du hast Lust neue Tools kennenzulernen und Auswahl des Tech‑Stacks aktiv mitzugestalten: AWS/GCP/Azure, SQL-Stores (z. B. MySQL, BigQuery, Aurora), Workflow-Tools (z. B. Airflow, Spark), stehen noch offen und werden mit Dir definiert

• Du denkst analytisch, bist ein absoluter Teamplayer und arbeitest proaktiv mit verschiedenen Stakeholdern zusammen

Deine Rolle, Dein Impact

• Du kannst als Machine Learning Engineer unser Produkt, unsere Prozesse und unseren Erfolg maßgeblich mitgestalten und bekommst ab Tag 1 mega viel Verantwortung!

• Bei uns ist KI kein Trend, sondern Modus! Du bekommst Zugriff auf die neuesten Tools, automatisierst, was geht, und bringst PS auf die Straße

• Technische Entscheidungen treffen wir im Team: Deine Ideen zählen, Deine Lösungen werden gehört – hier kannst Du Verantwortung übernehmen und aktiv mitgestalten

Was Dich bei uns erwartet

• Keine Ego-Show, kein Leerlauf: Bei uns zählt, wer mitdenkt, anpackt und mitgestaltet

• Entwicklung, die zu Dir passt: Quartalsziele, Feedbackgespräche & Weiterbildung ohne Budgetdeckel - mit Raum für Eigeninitiative und Entwicklung im Alltag

• Flexibilität mit Struktur: 3 Tage Office: modern, zentral & mit Raum für Austausch und echte Begegnungen. Bis zu 2 Tage Homeoffice für Deinen Fokus

• Gesund & mobil bleiben: EGYM Wellpass, Jobrad oder Mini-Leasing - Du hast die Wahl

• Teamevents mit Charakter: Sommerfest, Pub Quiz oder Grillrunde - wir feiern Erfolge & unser Miteinander

Company: MYPOSTER

• Entwicklung, Implementierung und Optimierung von State-of-the-Art Machine Learning und Deep Learning Modellen für komplexe Anwendungen.
• Forschung und Evaluierung neuer KI-Algorithmen und Technologien, um technologische Fortschritte zu erzielen.
• Entwurf und Aufbau von skalierbaren KI-Systemen und Datenpipelines.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Software-Ingenieuren und Produktmanagern zur Umsetzung von KI-Strategien.
• Leitung und Mentoring von KI-Entwicklerteams.
• Technische Beratung und strategische Führung im Bereich KI und maschinelles Lernen.
• Präsentation von Forschungsergebnissen und technischen Konzepten vor internen und externen Stakeholdern.
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachkonferenzen und Journalen.
• Sicherstellung der Performance, Skalierbarkeit und Robustheit von KI-Modellen und Systemen.
• Aktive Mitgestaltung der technologischen Roadmap des Unternehmens.

• Masterabschluss oder Promotion in Informatik, KI, Machine Learning, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Langjährige, einschlägige Berufserfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning und Deep Learning Modellen, idealerweise mit Fokus auf Forschung und Produktentwicklung.
• Expertenkenntnisse in Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras und scikit-learn.
• Fundierte Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Big Data Technologien (z.B. Spark, Hadoop).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI/ML-Services.
• Nachgewiesene Fähigkeit zur Leitung technischer Projekte und zum Mentoring von Teams.
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Hohe Eigeninitiative, Innovationsgeist und die Fähigkeit, selbstständig in einem globalen Remote-Umfeld zu arbeiten.

• Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen für diverse Anwendungsfälle.
• Datenvorbereitung, -bereinigung und -analyse zur effektiven Modelltrainierung.
• Erforschung und Anwendung neuester KI-Algorithmen und -Technologien.
• Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern und anderen Stakeholdern, um KI-Anforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.
• Deployment und Monitoring von KI-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Durchführung von Experimenten, Benchmarking und Leistungsbewertung von Modellen.
• Beitrag zur Gestaltung der KI-Strategie und Roadmap des Unternehmens.
• Mentoring von Junior-Entwicklern und Förderung des Wissensaustauschs im Team.
• Dokumentation von Algorithmen, Modellen und Prozessen.
• Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachpublikationen oder auf Konferenzen ist erwünscht.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, KI, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Mehrjährige, fundierte Berufserfahrung in der Entwicklung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und relevanten KI-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Erfahrung mit Datenverarbeitungs-Frameworks wie Spark ist von Vorteil.
• Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, Algorithmen und Datenstrukturen.
• Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und kreative Lösungsansätze zu entwickeln.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI-Services ist ein Plus.
• Sehr gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Proaktive Arbeitsweise und eine starke Leidenschaft für künstliche Intelligenz.