Senior ML Engineer – Production Systems
Pubblicato il 13-08-2026 - Ka Resources in Padova
Senior ML Engineer – Production Systems (m/w/d)
In unbefristeter Festanstellung. Gehalt: nach Berufserfahrung. Remote. Ref. 30865
Mein Mandant entwickelt eine innovative Softwareplattform, die die operative Planung in Werkstätten nachhaltig effizienter und transparenter macht. Die Plattform wird täglich in hunderten Betrieben produktiv eingesetzt und unterstützt zentrale operative Entscheidungen.
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung, Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in produktiven Systemen
- Integration von ML-Modellen in eine skalierbare Python-basierte Backend-Architektur
- Sicherstellung von Stabilität, Performance und Skalierbarkeit produktiver ML-Komponenten
- Entwicklung von Predictive Models auf Basis realer Betriebsdaten
- Durchführung von Datenanalyse, Feature Engineering und Modelloptimierung
- Monitoring und kontinuierliche Verbesserung produktiver ML-Modelle
- Enge Zusammenarbeit mit Backend-, Data- und Produktteams
- Mitgestaltung der ML-Systemarchitektur und technischer Entscheidungen
Ihr Profil:
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer mit Fokus auf produktive Systeme
- Nachweisbare Erfahrung darin, Machine-Learning-Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen und zu betreiben
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
- Fundierte Erfahrung mit klassischem Machine Learning (z. B. scikit-learn, XGBoost, LightGBM oder vergleichbar)
- Erfahrung mit Deployment und Integration von ML-Modellen in Backend-Systeme
- Erfahrung mit skalierbaren Softwarearchitekturen und produktiven Anwendungen
- Sehr gutes Verständnis von Software Engineering Best Practices
- Erfahrung mit APIs, Microservices oder verteilten Systemen von Vorteil
- Erfahrung mit Monitoring und Performance-Optimierung von ML-Systemen von Vorteil
- Deutschkenntnisse C1
Deine Vorteile:
- Überwiegend Remote-Arbeit möglich
- Regelmäßige Teamtreffen in Berlin
- Modernes technisches Umfeld und kurze Entscheidungswege
- Attraktive Vergütung und Entwicklungsmöglic