Das bringst du mit

Dein Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einem anderen MINT‑Fach hast du erfolgreich abgeschlossen - alternativ bringst du eine gleichwertige technische Qualifikation mit, die deine Erfahrung im ML‑ und Cloud-Umfeld belegt
Du verfügst über mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning Engineer, MLOps Engineer, Data/AI Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle und hast nachweisliche Erfolge im Betrieb, der Automatisierung und der Weiterentwicklung produktiver ML‑Systeme erzielt
Du besitzt fundierte Kenntnisse in Python, Databricks, MLflow, SQL sowie im Umgang mit modernen Cloud- und ML-Services in Azure
Du hast Erfahrung in der Umsetzung von MLOps‑Standards sowie im Einsatz von CI/CD‑Pipelines (GitHub Actions oder Azure DevOps) und beherrschst Infrastructure as Code, idealerweise mit Terraform
Du bringst ein fundiertes Verständnis für ML‑Pipelines, Model Deployment, Feature Stores, Monitoring sowie für den sicheren und skalierbaren Betrieb produktiver Machine‑Learning‑Lösungen mit
Du arbeitest strukturiert, lösungsorientiert und übernimmst Verantwortung für robuste, zuverlässige und effiziente Plattform- und Pipeline-Prozesse.
Du bist ein Teamplayer mit einer ausgeprägten Hands‑on‑Mentalität, hoher Eigeninitiative und der Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge klar und verständlich zu kommunizieren
Du verfügst über gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Machine Learning Engineer (m/w/d)