Machine Learning Engineer (m/w/d) - bis 6000 Euro
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Machine Learning Engineer (m/w/d) - bis 6000 Euro
Tech Staff Solutions Heidelberg GmbH
Computer-Software
Karlsruhe
- Art der Anstellung: Vollzeit
- 42.000 € – 70.980 € (Unternehmensangabe)
- Vor Ort
- Zu den Ersten gehören
Machine Learning Engineer (m/w/d) - bis 6000 Euro
Über diesen Job
Über uns
Bereit für den nächsten Karriereschritt? Dann bewirb Dich jetzt!
Wir bieten Dir die Chance, bei führenden Unternehmen in zukunftsweisenden Bereichen wie IT, Big Data, KI, Engineering und Erneuerbare Energien durchzustarten. Als deutschlandweit agierender Personalvermittler haben wir exklusive Positionen bei modernen Start-ups, aufstrebenden Mittelständlern und DAX-Konzernen.
Deine Zukunft wartet – Dein Wohnsitz ist in Deutschland und Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse (min. C1-Niveau) in Wort und Schrift. Dann wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Deine Benefits bei der Direktvermittlung Durch uns:
- Zugang zu exklusiven, nicht veröffentlichten Stellenangeboten
- Langfristige Karriereperspektiven in Festanstellung in einem sich rasant entwickelnden Marktumfeld
- Individuelle und persönliche Betreuung und Karriereberatung
- Schneller und effizienter Bewerbungsprozess
- Vertraulichkeit und Diskretion während des gesamten Prozesses
- Unterstützung bei Vertragsverhandlungen und Gehaltsgesprächen
- Zugang zu Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
Klingt spannend? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung – gerne mit Lebenslauf und aktuellen Kontaktdaten (E-Mail & Telefonnummer).
Wir freuen uns auf den Austausch!
Dein Team der Tech Staff Solutions
Julia Fuchs
Telefon: 06221 7265110
E-Mail: bewerbung@tech-staff.de
www.tech-staff.de
Deine Aufgaben
Entwicklung, Training und Evaluation von ML- und Deep-Learning-Modellen
Aufbau und Pflege von ML-Pipelines und automatisierten Workflows
Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers, DevOps und Produktteams
Analyse großer Datenmengen und Feature Engineering
Optimierung von Modellperformance, Reproduzierbarkeit und Laufzeit
Deployment und Monitoring von Modellen in produktiven Systemen (z. B. mit Docker/Kubernetes, MLFlow, FastAPI)
Unterstützung bei der Auswahl geeigneter Technologien und Frameworks
Dokumentation, Review und Präsentation technischer Lösungen
Das zeichnet Dich aus
Abgeschlossenes Studium in Informatik, Maschinelles Lernen, Mathematik, Data Science, Physik o. ä.
Gern mit Schwerpunkt auf KI, Statistik, Optimierung oder Softwareentwicklung
Alternativ: IT-Ausbildung mit ML-bezogener Weiterbildung + praktischer Erfahrung
3–5 Jahre Berufserfahrung in ML-Projekten – in Forschung oder Industrie
Praxis mit:
Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
Daten- und Modellpipelines, CI/CD, Docker, Git
Cloud-Services (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML Studio)
Erfahrung mit REST APIs und der Integration von Modellen in Anwendungen
Verständnis von MLOps, Logging, Modellüberwachung und Versionierung
Weitere Skills: Eigenverantwortliche Arbeitsweise und technisches Tiefenverständnis
Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
Optional: erste Publikationen, Beiträge zu Open-Source-Projekten oder Tech-Talks