Senior Machine Learning Engineer (all genders)

TN Germany; Karlsruhe; Vor Ort; EUR 60.000 - 100.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives E-Commerce-Unternehmen sucht einen Senior Machine Learning Engineer, der leidenschaftlich an der Entwicklung von Machine Learning Modellen arbeitet. In dieser spannenden Rolle wirst du eng mit dem Category Management zusammenarbeiten, um die Qualität der Daten zu verbessern und innovative Lösungen zu entwickeln. Du wirst Teil eines unterstützenden Teams, das eine agile Arbeitsweise pflegt und regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten bietet. Freue dich auf flexible Arbeitszeiten, ein modernes Arbeitsumfeld und zahlreiche Team-Events, die das Arbeitsleben bereichern. Wenn du bereit bist, deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld einzubringen, dann ist dies die perfekte Gelegenheit für dich!

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

30 Tage Urlaub

Fitness-Studio

Weiterbildungsmöglichkeiten

Teamevents

Frisches Obst und Getränke

Klimatisierte Büros

Stehschreibtische

Grillen und Feierabendbier

Tischkicker und Tischtennis

Qualifikationen

• Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning Modellen.
• Kenntnisse in Python und Erfahrung mit gängigen ML-Bibliotheken.

Aufgaben

• Entwicklung von Machine Learning Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität.
• Zusammenarbeit mit dem Category Management zur Überwachung automatischer Prozesse.

Kenntnisse

Machine Learning

Python

Datenqualität

Teamarbeit

Agile Arbeitsweise

Ausbildung

Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich

Tools

TensorFlow

PyTorch

NumPy

Keras

PostgreSQL

Elasticsearch

Linux

Jobbeschreibung

Karlsruhe, Germany

Senior Machine Learning Engineer (all genders)

Du entwickelst gerne Machine Learning Modelle und begleitest sie von der Idee bis zum laufenden Produkt? Als Preisvergleicher haben wir Machine Learning seit vielen Jahren im Einsatz, um die täglich fluktuierenden Angebote unserer E-Commerce Partner zu kategorisieren. Der nächste Schritt ist mit Deinem Knowhow das perfekte Produktdatenblatt zu jedem Angebot zu finden. Gemeinsam mit den Experten im Category Management sorgen wir im Enrichment Team durch automatisierte Anreicherung der Angebotsdaten für die bestmögliche Datenqualität, um Nutzerinnen und Nutzern sowie Partnern die Online-Shopping Erfahrung zu ermöglichen, die wir uns selber wünschen.

Unseren Erfolg im E-Commerce verdanken wir unserem einzigartigen Team, in dem wir uns gegenseitig unterstützen, gemeinsam lernen und zusammen unsere Erfolge feiern. Schau mal hinter die Kulissen eines E-Commerce Unternehmens und lerne uns kennen - wir freuen uns auf Dich!

Du hast Lust auf:

1. Machine Learning Lösungen für die Verbesserung unserer Datenqualität zu entwickeln und zur Produktreife bringen
2. Eine enge Zusammenarbeit mit dem Category Management, die die Qualität unserer automatischen Prozesse überwachen und uns Feedback sowie neue Trainingsdaten liefern
3. Verbesserungspotenziale erkennen und nutzen
4. Python und einen Linux basierten Tech-Stack

Das trifft auf Dich zu:

1. Du hast bereits ein Produkt unter Einsatz von Machine Learning erfolgreich umgesetzt
2. Du bringst Erfahrungen mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, NumPy oder Keras mit
3. Du teilst Dein Wissen gerne und hilfst anderen dabei, sich weiterzuentwickeln
4. Gute Kenntnisse in Python sind für Dich ganz selbstverständlich
5. Kenntnisse in Datenhaltung und Verarbeitung mit PostgreSQL, Elasticsearch sind bei Dir vorhanden
6. Du gehst routiniert mit der Linux-Kommandozeile um

Und was sonst noch?

1. Code-Reviews, Pair-Programming und Brainstorming im Team
2. Agile Arbeitsweise in selbstorganisierten Teams
3. Eine Entwicklungsumgebung Deiner Wahl unter Linux
4. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten für eine optimale Work-Life-Balance
5. 30 Tage Urlaub – zusätzlich hast Du auch an Weihnachten und Silvester frei
6. Transparente Entscheidungswege und Feedbackkultur, beispielsweise in Form von regelmäßigen Retrospektiven, Vollversammlungen und Unternehmensumfragen
7. Feierabendbier beim Grillen und mit selbst gemachten Pizzen aus unserem Pizzaofen
8. Tischkicker und Tischtennisspiele mit Kolleginnen und Kollegen sowie Team- und Firmenevents
9. Frisches Obst und Getränke sowie klimatisierte Büros mit Stehschreibtischen
10. Workout im eigenen Fitness-Studio und Energietanken auf unserer sonnigen Dachterrasse
11. Weiterbildungsmöglichkeiten in Form von hausinternen Learning Days, Teilnahme an Konferenzen und themenbezogenen Fortbildungen