Inhalte der Stellenbeschreibung

Wir mÃ¶chten unser Team im Bereich Machine Learning verstÃ¤rken und sind dabei sowohl offen fÃ¼r Talente am Anfang ihrer Karriere als auch fÃ¼r Menschen, die bereits Berufserfahrung gesammelt haben. Entscheidend sind solide Grundlagen, Neugier und die Motivation zu lernen, wie ML-Systeme in der Praxis entwickelt und betrieben werden. Wir arbeiten in einem hybriden Setup mit Offices in Hamburg, Dresden und Berlin und kommen an zwei Tagen pro Woche im BÃ¼ro zusammen. In dieser Position wirst du auÃerdem eng mit Kolleg:innen in verschiedenen Zeitzonen zusammenarbeiten, unter anderem mit Teams an der US-OstkÃ¼ste.

Was du unbedingt mitbringst Â

Solide Grundlagen in Machine-Learning-Konzepten und der Bewertung von Modellen, welche du durch dein Studium, eine Weiterbildung oder praktische bzw. berufliche Erfahrung gesammelt hast.
Praktische Python-Kenntnisse und die FÃ¤higkeit, klaren und gut wartbaren Code zu schreiben.
Erste BerÃ¼hrungspunkte im Umgang mit Daten und SQL.
Erste praktische Erfahrung bei der Entwicklung einer ML-LÃ¶sung.
Interesse daran zu lernen, wie Modelle und Datenpipelines in Produktionsumgebungen bereitgestellt, Ã¼berwacht und verbessert werden.
Eine strukturierte Herangehensweise an die ProblemlÃ¶sung.
Klare KommunikationsfÃ¤higkeiten sowie eine offene und kooperative Arbeitsweise.
Gute Englischkenntnisse fÃ¼r die tÃ¤gliche Kommunikation.

Was du idealerweise noch mitbringst

Erste Erfahrungen mit Docker oder einem anderen Containerisierungstool.
Erste BerÃ¼hrungspunkte mit AWS, GCP oder einer anderen Cloud-Plattform.
Vertrautheit mit NLP, Anwendungen groÃer Sprachmodelle (LLMs) oder KI-Agenten.
Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken, verteilter Datenverarbeitung oder Streaming-Technologien.
Grundkenntnisse gÃ¤ngiger Software-Engineering-Praktiken wie Versionskontrolle, Testing und Continuous Integration.
Erfahrung mit dem Betrieb, der Ãberwachung oder der Fehlerbehebung bei einem ML-Modell oder einer Datenpipeline.

Was dich erwartetÂ

Gemeinsam mit erfahrenen Kolleg:innen Ã¼bersetzt du Produkt- und GeschÃ¤ftsfragen in klar definierte Machine-Learning-Aufgaben.
Du entwickelst, evaluierst und verbesserst Machine-Learning-Modelle mit Python.
Du trÃ¤gst zu reproduzierbaren Daten- und ML-Pipelines bei â von ersten Experimenten bis zur Bereitstellung in der Produktion.
Du bereitest Services oder Batch-Jobs mithilfe von Tools wie Docker fÃ¼r den produktiven Einsatz vor.
Du arbeitest mit cloudbasierten ML-Umgebungen in AWS oder GCP.
Du nutzt SQL, um Daten zu untersuchen, aufzubereiten und zu validieren.
Du Ã¼berwachst die Performance von Modellen, gehst mÃ¶glichen Problemen auf den Grund und trÃ¤gst dazu bei, die ZuverlÃ¤ssigkeit unserer produktiven LÃ¶sungen kontinuierlich zu verbessern.
Du dokumentierst deine Arbeit sowie Annahmen, AbwÃ¤gungen und Ergebnisse nachvollziehbar.
Du arbeitest eng mit Kolleg:innen aus Data Engineering, Software Engineering, Product und weiteren Unternehmensbereichen zusammen.
Du berÃ¼cksichtigst bei der Entwicklung und Bewertung von LÃ¶sungen Aspekte wie ModellqualitÃ¤t, Robustheit und Fairness.

Wir bei der ParshipMeet Group unterstÃ¼tzen Millionen von Menschen auf der ganzen Welt dabei, sich zu treffen, zu daten und zu verlieben. Unsere Teams sollen genau so vielfÃ¤ltig sein wie unsere Kunden. Neue Kolleg:innen bereichern uns mit neuen Sichtweisen. Dies ist fÃ¼r uns ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Deshalb beurteilen wir niemanden nach Alter, Geschlecht, familiÃ¤rem Hintergrund, Hautfarbe, religiÃ¶ser Ãberzeugung oder sexueller Orientierung. Bei uns stehst du als Mensch mit deinen FÃ¤higkeiten im Mittelpunkt!

(Junior) Machine Learning Engineer (all genders)

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