Machine Learning Engineer

Über die Stelle

Unordentliche Kunden- und Umsatzdaten werden zu Modellen, die mit neuen Daten besser werden. Die Arbeit umfasst den gesamten Lebenszyklus, von der Formulierung des Geschäftsproblems bis Deployment, Monitoring und Iteration, gemeinsam mit AI-Engineers, Data-Engineers und Analysten.

Auf einen Blick

Deine Aufgaben

• Modelle bauen und deployen, die Churn, Expansion, Conversion und Kundenengagement vorhersagen
• ML-Pipelines pflegen, die Daten aufnehmen, Modelle neu trainieren, Performance prüfen und Vorhersagen bereitstellen
• Mit großen strukturierten und unstrukturierten Daten arbeiten, mit modernen ML- und LLM-Methoden, wo sie sich lohnen
• Live-Modelle überwachen und die Zuverlässigkeit durch Tests, Validierung und wiederholte Iteration verbessern
• Mit Data-Engineers, Product Managern und Business-Stakeholdern an Lösungen zusammenarbeiten
• Jede Lösung von Anfang bis Ende verantworten, von der Problemdefinition und Experimenten bis Deployment und Tuning

Dein Profil

• Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder einem anderen quantitativen Fach
• Verständnis von ML- und statistischen Methoden wie Regression, Klassifikation, Survival Analysis, Causal Inference oder Uplift Modeling
• Erfahrung mit Feature Engineering, Modellvalidierung und unvollkommenen realen Daten
• Arbeit mit unstrukturierten Daten über Embeddings, Fine-Tuning oder Vektorrepräsentationen