Beschreibung

Blue Avenir ist ein Unternehmen mit langjähriger Erfahrung in den Bereichen Customer Experience und datengetriebene Wertschöpfung. Künstliche Intelligenz ist das Herzstück unserer Leistungen. Wir bieten unseren Kunden messbaren Mehrwert durch den Aufbau, die Umsetzung und Optimierung von Lösungen und Produkten auf Basis modernster KI-Technologien.

Deine Chance: Du brennst für die Entwicklung innovativer Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz? Spannende Projekte in einem dynamischen Umfeld motivieren dich? Dann bewirb dich jetzt als

Senior Machine Learning Engineer (m/w/d)

und übernimm eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Optimierung von Machine Learning Modellen. Du verantwortest das Design und die Skalierung unserer ML-Lösungen und bringst deine Expertise in die Führung unseres Machine Learning Teams ein. Von der Integration komplexer Datenströme bis hin zur Entwicklung hochskalierbarer ML-Modelle für realweltliche Anwendungen – bei uns übernimmst du anspruchsvolle Aufgaben in einem zukunftsorientierten und innovativen Umfeld.

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Verantwortlichkeiten:

• Führen und managen eines Teams von 3+ Machine Learning Ingenieuren, um die Entwicklung und Optimierung unserer zentralen Machine Learning Modelle und Algorithmen zu leiten.
• Enge Zusammenarbeit mit den Produkt- und Technikteams, um innovative, nutzerzentrierte Machine Learning-Lösungen zu definieren und umzusetzen, die bedeutende Verbesserungen bei den Produktfeatures und der Leistung bewirken.
• Proaktive Identifizierung neuer Chancen und Herausforderungen im Bereich Machine Learning, indem du eng mit der Nutzerforschung und Datenanalyse zusammenarbeitest, um die Weiterentwicklung unserer ML-Modelle voranzutreiben.
• Partnerschaftliche Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Datenengineering und Produktmanagement, um eine nahtlose Integration der Machine Learning-Systeme in die Produktionspipelines zu gewährleisten.
• Auf dem neuesten Stand der Machine Learning-Entwicklungen, Algorithmen und Branchentrends bleiben und die neuesten Techniken auf unsere Systeme anwenden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
• Leitung des Designs, der Entwicklung und des Einsatzes skalierbarer Machine Learning-Modelle, um deren effizienten Betrieb in realen Umgebungen sicherzustellen.
• Zusammenarbeit mit DevOps- und Infrastruktur-Teams, um die notwendigen Frameworks und Tools für eine zuverlässige Modellüberwachung, -bewertung und -wiederanpassung zu entwickeln und zu pflegen.
• Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit, Innovation und technischen Exzellenz innerhalb des Machine Learning Teams.
• Überwachung von Code-Reviews, Modellvalidierungsprozessen und Sicherstellung, dass hohe technische Standards in allen Machine Learning-Projekten eingehalten werden.
• Betreuung und Unterstützung von Junior Machine Learning Ingenieuren, um deren Wachstum zu fördern und sie zu befähigen, wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen.

Was wir suchen:

• Tiefgehende Expertise in Machine Learning-Algorithmen, Modelloptimierung und Einsatz, sowie die Fähigkeit, sich kontinuierlich über die neuesten Trends und Entwicklungen im Bereich ML auf dem Laufenden zu halten.
• Nachweisliche Erfahrung in der Leitung und im Management von Machine Learning-Projekten und -Teams, mit einem klaren Fokus auf das Erreichen realer Ergebnisse und Produktverbesserungen.
• Fundiertes Verständnis von überwachten und unüberwachten Lernverfahren, Reinforcement Learning, Natural Language Processing (NLP) und Anwendungen im Bereich Computer Vision.
• Hervorragende Problemlösungsfähigkeiten mit einer soliden Grundlage in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Datenstrukturen.
• Mindestens 8-10 Jahre Erfahrung in Machine Learning, KI oder Data Science, davon mindestens 3-4 Jahre in einer leitenden Position oder als Teamleiter.
• Fundierte Kenntnisse in gängigen Machine Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) sowie in Programmiersprachen wie Python oder R.
• Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen, Datenverarbeitungstechniken und Kenntnisse im Umgang mit Cloud-Infrastrukturen (AWS, GCP oder Azure).
• Starke Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern verständlich zu machen.
• Leidenschaft für die Förderung einer kollaborativen und inklusiven Ingenieurskultur, die das Lernen und Wachstum des Teams unterstützt.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung im Einsatz von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen im großen Maßstab.
• Kenntnisse in MLOps-Praktiken, einschließlich Modellüberwachung, -versionierung und -wiederanpassungsstrategien.
• Erfahrung im Design und Aufbau von Empfehlungssystemen, prädiktiven Analysen oder anderen KI-gesteuerten Anwendungen.

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