machine learning engineer for global clients

Enfint; Deutschland; Hybrid; EUR 70.000 - 100.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Professional growth and mentoring

AWS certification reimbursement

Collaboration with industry leaders

Zusammenfassung

Andersen Lab предоставляет масштабируемые решения в области машинного обучения и готовых к продакшну AI-решений для глобальных клиентов. Вакансия предполагает работу в гибридном формате: удаленно, в офисе или смешанно.

Кандидаты ожидаются 2+ года опытаML, знание AWS SageMaker и Bedrock, достаточное владение немецким и английским языками, а также умение строить конвейеры данных и разворачивать модели через REST API.

Qualifikationen

• 2+ года опыта работы ML-инженером или в аналогичной роли.
• Сильное понимание базовых ML-концепций: регрессия, классификация, кластеризация и валидация.
• Успешный опыт развёртывания моделей с AWS SageMaker.
• Знакомство с AWS Bedrock и LLMs.
• Практический опыт препроцессинга данных, отбора признаков и оценки моделей.
• Знание развертывания ML с REST API и Docker.
• Опыт в MLOps.
• Немецкий на уровне Intermediate+ (B1+).
• Английский на уровне Upper-Intermediate+ (B2+).

Aufgaben

• Design scalable machine learning models
• Train scalable machine learning models
• Deploy machine learning models
• Build robust data pipelines
• Support production-ready AI solutions

Kenntnisse

ML Engineer

ML concepts

REST APIs

Docker

MLOps

AWS SageMaker

AWS Bedrock

LLMs

Data preprocessing

Feature engineering

Model evaluation

Tools

Docker

AWS SageMaker

AWS Bedrock

Jobbeschreibung

Описание

Andersen Lab provides scalable machine learning and production-ready AI solutions for global clients.

Задачи

• Design scalable machine learning models
• Train scalable machine learning models
• Deploy machine learning models
• Build robust data pipelines
• Support production-ready AI solutions

Требования

• 2+ Years of experience as an ML Engineer or in a similar role
• Strong understanding of core ML concepts, including regression, classification, clustering, and validation
• Proven experience deploying models with AWS SageMaker
• Familiarity with AWS Bedrock and LLMs
• Hands-on experience with data preprocessing, feature engineering, and model evaluation
• Knowledge of ML deployment using REST APIs and Docker
• Exposure to MLOps practices
• German at Intermediate+ level (B1+)
• English at Upper-Intermediate+ level (B2+)

Условия

• Fully remote, office, or hybrid work format
• Professional growth and mentoring
• Certification compensation, including AWS certifications
• Work with industry leaders such as Siemens, Samsung, Johnson & Johnson, and Allianz