In dieser Position als Machine Learning Engineer (m/w/d) Sprachmodelle und KI treiben Sie die Entwicklung intelligenter Softwarelösungen mit modernen KI-Technologien voran. Sie konzipieren und implementieren LLM-basierte Anwendungen, optimieren Sprachverarbeitung und ML-Pipelines und stellen den zuverlässigen Einsatz der entwickelten Lösungen im Produktivbetrieb sicher. Dabei übernehmen Sie technische Verantwortung und gestalten innovative KI-Funktionen für praxisnahe Anwendungen.

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Das Angebot

• 100 % Remote und deutschlandweites Arbeitsmodell

• Individuelle Weiterbildungsangebote, unter anderem über LinkedIn Learning, sowie attraktive Mitarbeitervorteile

• Flexible Zuschüsse von bis zu 60 € monatlich für Hansefit, EGYM Wellpass, Kinderbetreuung oder JobRad

• Aktienkaufprogramm, betriebliche Altersvorsorge und Angebote zur mentalen Gesundheit über TELUS Health

• 30 Tage Urlaub sowie eine Werbeprämie von 1000 Euro bei erfolgreicher Empfehlung

Ihre Aufgaben

• Konzeption und Implementierung skalierbarer ML-Pipelines für Training, Evaluation, Deployment und Optimierung

• Aufbau moderner Embedding- und Retrieval-Lösungen, insbesondere auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Entwicklung und Integration produktionsreifer KI-Anwendungen mit LLMs, Sprachverarbeitung, Transkription und semantischer Analyse

• Sicherstellung von Qualität, Performance, Stabilität und Kosteneffizienz durch geeignete Evaluierungs- und Monitoring-Verfahren

• Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering und Architektur zur Integration und kontinuierlichen Weiterentwicklung intelligenter Softwarefunktionen

Ihr Profil

• Mehrjährige Berufserfahrung als AI Engineer, ML Engineer oder in einer vergleichbaren Position mit Fokus auf produktive KI-Systeme

• Praktische Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow und im Umgang mit strukturierten sowie unstrukturierten Daten

• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie fundiertes Wissen in Machine Learning, Deep Learning und modernen Modellarchitekturen

• Kenntnisse in MLOps, CI/CD, Deployment, Monitoring und Container-Technologien wie Docker

• Analytisches Denkvermögen und eigenverantwortliche Arbeitsweise