ml engineer for automotive repair

Enfint; Deutschland; Hybrid; EUR 70.000 - 120.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Haystack ищет инженера по машинному обучению в Берлине для ведения полного цикла ML-проектов — от анализа данных до развёртывания продакшн-конвейеров. Вы будете первым ML‑инженером в команде и формировать архитектуру data‑ориентированной разработки.

Требуется уверенное владение Python и SQL, опыт работы в облаке и с MLOps, умение работать с неполными данными и быстро прототипировать MVP. Возможна удаленная работа с офисами в Берлине.

Qualifikationen

• Несколько лет опыта в роли ML-инженера, инженера данных или дата-сайентиста с инженерным уклоном.
• Уверенное владение Python и SQL.
• Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure).
• Солидная статистическая база за пределами простых моделей sklearn.
• Понимание семей моделей и вероятностных подходов.
• Опыт развёртывания моделей в продакшн и MLOps.

Aufgaben

• Взять на себя полный ML-цикл — от анализа данных до продакшн-конвейеров.
• Работать как первый ML-сотрудник в команде, формируя 데이터‑ориентированную инженерию.
• Сотрудничать с продуктом и инженерами через быструю проверку гипотез и итерации по моделям.
• Извлекать инсайты из данных и превращать их в решения для продукта.
• Калибровать модели под растущую и разнообразную базу клиентов и улучшать качество моделей.
• Работать с современной IT-архитектурой и умными решениями для сложных процессов повреждений.

Kenntnisse

Python

SQL

Cloud platforms

Statistical foundations

MLOps

Jobbeschreibung

Описание:

Haystack is a fast-growing technology company developing a cloud-based SaaS platform that helps automotive repair shops manage complex damage processes more easily, quickly, and digitally.

Задачи:

• Take ownership of the entire ML lifecycle, from exploratory data analysis and model development to production pipelines and ongoing evaluation.
• Work hands-on as the first ML hire on the team, shaping data-driven intelligence.
• Collaborate with Product and Engineering using rapid prototyping to validate hypotheses and iterate on models.
• Extract insights from data and turn them into real product decisions.
• Calibrate models for a growing, heterogeneous customer base and continuously improve model quality.
• Work with modern IT architecture and smart solutions for complex damage processes.

Требования:

• Several years of experience as a Machine Learning Engineer, Data Engineer, or Applied Data Scientist with a clear engineering focus.
• Strong Python and SQL skills.
• Confident use of a cloud platform such as AWS, GCP, or Azure.
• Solid statistical foundation beyond sklearn defaults.
• Understanding of classical and probabilistic model families.
• Experience with production model deployment and MLOps fundamentals.
• Ability to build new model pipelines from scratch.
• Pragmatic, hands-on mindset with experience in rapid prototyping and delivering MVPs.
• Ability to handle incomplete data and shifting requirements with confidence.

Условия:

• Opportunity to be the first ML hire, shaping architecture, tooling, and data culture in a greenfield setup.
• Maximum creative freedom and real impact on product decisions.
• Flat hierarchies and short decision-making paths.
• Remote-friendly culture with regular team workshops and events in Berlin.