Unser Kunde, ein international agierendes Technologieunternehmen mit Sitz in der Region Stuttgart, entwickelt innovative Lösungen zur Überwachung kritischer Infrastrukturen weltweit. Das Unternehmen bietet flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten sowie attraktive Zusatzleistungen wie Bonuszahlungen, Urlaubsgeld und eine betriebliche Altersvorsorge, um eine ausgewogene Work-Life-Balance zu gewährleisten. Flache Hierarchien und eine wertschätzende Unternehmenskultur fördern die persönliche und berufliche Weiterentwicklung in einem kollegialen, internationalen Team. Mit einem klaren Fokus auf Innovation und Wachstum gestaltet unser Kunde die Zukunft der Technologie.

Produktentwicklung: Überführung von Machine-Learning-Prototypen in robuste, produktive Anwendungen für Edge-Geräte und Backend-Systeme zur Echtzeitanalyse

Pipeline-Architektur: Fachliche Verantwortung für die Konzeption und Implementierung von skalierbaren ML-Pipelines sowie von Datenverarbeitungskomponenten für große Sensordatenmengen

Qualitätsförderung: Aktive Etablierung und Förderung von Engineering Best Practices innerhalb des agilen Teams zur Sicherstellung hoher Code- und Prozessqualität

Automatisierung: Aufbau und Wartung von CI/CD-Workflows und automatisierten Test-Suiten für ML-Anwendungen, um Reproduzierbarkeit und Stabilität zu gewährleisten

Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enge Kooperation mit Data Scientists und Engineers zur Mitgestaltung der Systemarchitektur und nahtlosen Integration von ML-Lösungen

Qualifikation und Erfahrung: Abgeschlossenes Studium im IT-Bereich oder eine vergleichbare Qualifikation sowie mindestens fünf Jahre Berufserfahrung im Software oder Machine Learning Engineering

Programmierkenntnisse: Exzellente Kenntnisse in Python sowie fundierte Erfahrung in mindestens einer statisch typisierten Sprache wie Go, Java, Rust oder C++

MLOps-Expertise: Tiefgehendes Verständnis des gesamten MLOps-Lebenszyklus, idealerweise inklusive Erfahrung im produktiven Betrieb von ML-Modellen mit Monitoring und Incident Handling

Technologie-Stack: Praktische Erfahrung mit Containern (Docker) und CI/CD-Pipelines sowie im Umgang mit Echtzeit-Datenströmen, IoT-Szenarien oder Edge-Deployments

Unternehmenskultur & Aufgaben: Ein internationales und kollegiales Teamumfeld mit verantwortungsvollen Aufgaben, das den Einsatz modernster Technologien bei unserem Kunden fördert

Vergütung & Flexibilität: Ein attraktives Gehaltspaket inklusive Zusatzleistungen, ergänzt durch flexible Arbeitszeitmodelle zur Förderung einer ausgewogenen Work-Life-Balance

Entwicklung & Perspektiven: Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten und Karriereperspektiven in einer von Vertrauen geprägten Unternehmenskultur mit attraktiver Erfolgsbeteiligung

*Stolzberger redet nicht nur über Gleichberechtigung, sondern lebt diese und ist der Meinung, dass der Mensch zählt und nicht das Geschlecht. Unsere Ausschreibung gilt ungeachtet Geschlecht, ethnischer Herkunft, Religion, Behinderung, Alter oder sexueller Identität.