machine learning engineer for ml platform

HireHi; Berlin; Vor Ort; EUR 90.000 - 130.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Годовой бюджет на обучение €2000

Совместное пенсионное страхование до 2

28 дней оплачиваемого отпуска

Субсидия Urban Sports Club

Помощь с Kita

Обеды в офисе

Одномесячный саббатикал после 3 лет

Бонус за рекомендации

Программа виртуальных опционов

Zusammenfassung

SumUp ищет опытного специалиста по ML-платформе, который займется проектированием и созданием инструментов для признаков, обучения, экспериментов, мониторинга и развёртывания моделей.

Кандидат будет упрощать создание признаков, снижать зависимость от сложных Spark‑пайплайнов и продвигать стандартные self-service решения. Взаимодействие с командами Data Platform и наставничество сотрудников приветствуются.

Qualifikationen

• 6+ лет опыта создания инфраструктуры ML для продакшна (feature stores, orchestration/координация, мониторинг)
• Сильные навыки Python и ML-библиотек
• Опыт с инструментами оркестрации ML (Metaflow) и знание MLflow/Kubeflow/Airflow
• Понимание пакетной и реального времени обработки данных (Spark, Flink, Kafka)
• Опыт работы с сервисами AWS и инструментами инфраструктуры (Docker, Kubernetes, Terraform)
• Опыт сотрудничества с стейкхолдерами для превращения боли в reusable self-service платформенные решения

Aufgaben

• Проектирование и создание инструментов ML-платформы: предпросмотр признаков, обучение, эксперименты, мониторинг и развёртывание
• Упрощение создания признаков для дата-сайентистов за счёт абстракций и инструментов, снижающих зависимость от сложных Spark‑пайплайнов
• Стандартизация ML-инфраструктуры и опыта разработчика через масштабируемые самодостаточные компоненты
• Сотрудничество с дата-сайентистами для выявления их воркфлоу и превращения их в улучшения платформы
• Наставничество дата-сайентистов по лучшим практикам и активное внедрение платформенного использования
• Согласование ML-инициатив с другими командами Data Platform и общими задачами Data Engineering

Kenntnisse

Python

ML libraries

Metaflow

MLflow

Kubeflow

Airflow

Spark

Flink

Kafka

AWS

Docker

Kubernetes

Terraform

Stakeholder collaboration

Tools

Metaflow

MLflow

Kubeflow

Airflow

Docker

Kubernetes

Terraform

AWS

Spark

Flink

Kafka

Chronon

Jobbeschreibung

Описание

SumUp's Machine Learning Platform team builds foundational tools for data scientists, covering feature engineering, model training, experimentation, monitoring, and serving. Its infrastructure supports models used for fraud detection, lending decisions, and other business and customer protections.

Задачи

• Design and build ML platform tooling for feature engineering, training, experimentation, monitoring, and serving across online and offline use cases
• Simplify feature creation for data scientists by reducing reliance on complex Spark workflows through better abstractions or tooling
• Standardise ML infrastructure and developer experience by replacing fragmented, ad-hoc solutions with scalable, self-service components
• Partner with data scientists to understand their workflows and pain points and translate them into platform improvements
• Mentor data scientists on best practices and drive platform adoption across teams
• Collaborate with Data Platform teams to align ML initiatives with broader data engineering work

Требования

• More than 6 years of experience building production-grade ML infrastructure, such as feature stores, training or orchestration frameworks, experimentation platforms, or model serving and monitoring systems
• Strong proficiency in Python and ML libraries
• Experience with ML orchestration tools such as Metaflow and familiarity with platform tooling such as MLflow, Kubeflow, Tecton, Chronon, or Airflow
• Solid understanding of batch and real-time data processing patterns, such as Spark, Flink, or Kafka
• Experience with AWS cloud-native services and infrastructure tooling such as Docker, Kubernetes, or Terraform
• Track record of partnering with stakeholders to turn workflow pain points into reusable, self-service platform capabilities

Условия

• €2000 Annual L&D budget for individual development, conferences, or further education
• Corporate pension scheme matching up to 20% of contributions
• 28 Days of paid leave plus public holidays and special leave days
• Urban Sports Club subsidy, Kita placement assistance, and subsidised office lunches
• One-month sabbatical after 3 years of service
• Referral bonus
• Virtual Stock Option programme