PE Digital GmbH

<h3>Inhalte der Stellenbeschreibung</h3><div><div><div><div><div><div><div><p>Wir möchten unser Team im Bereich Machine Learning verstärken und sind dabei sowohl offen für Talente am Anfang ihrer Karriere als auch für 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 Büro zusammen. In dieser Position wirst du außerdem eng mit Kolleg:innen in verschiedenen Zeitzonen zusammenarbeiten, unter anderem mit Teams an der US-Ostküste.</p><div><div><div><div><div><div><div><br /></div></div></div></div><div><br /></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><h2><strong>Was du unbedingt mitbringst  </strong></h2><ul><li>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.</li><li>Praktische Python-Kenntnisse und die Fähigkeit, klaren und gut wartbaren Code zu schreiben.</li><li>Erste Berührungspunkte im Umgang mit Daten und SQL.</li><li>Erste praktische Erfahrung bei der Entwicklung einer ML-Lösung.</li><li>Interesse daran zu lernen, wie Modelle und Datenpipelines in Produktionsumgebungen bereitgestellt, überwacht und verbessert werden.</li><li>Eine strukturierte Herangehensweise an die Problemlösung.</li><li>Klare Kommunikationsfähigkeiten sowie eine offene und kooperative Arbeitsweise.</li><li>Gute Englischkenntnisse für die tägliche Kommunikation.</li></ul><h2><strong>Was du idealerweise noch mitbringst</strong></h2><ul><li>Erste Erfahrungen mit Docker oder einem anderen Containerisierungstool.</li><li>Erste Berührungspunkte mit AWS, GCP oder einer anderen Cloud-Plattform.</li><li>Vertrautheit mit NLP, Anwendungen großer Sprachmodelle (LLMs) oder KI-Agenten.</li><li>Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken, verteilter Datenverarbeitung oder Streaming-Technologien.</li><li>Grundkenntnisse gängiger Software-Engineering-Praktiken wie Versionskontrolle, Testing und Continuous Integration.</li><li>Erfahrung mit dem Betrieb, der Überwachung oder der Fehlerbehebung bei einem ML-Modell oder einer Datenpipeline.</li></ul><h2><strong>Was dich erwartet </strong></h2><ul><li>Gemeinsam mit erfahrenen Kolleg:innen übersetzt du Produkt- und Geschäftsfragen in klar definierte Machine-Learning-Aufgaben.</li><li>Du entwickelst, evaluierst und verbesserst Machine-Learning-Modelle mit Python.</li><li>Du trägst zu reproduzierbaren Daten- und ML-Pipelines bei – von ersten Experimenten bis zur Bereitstellung in der Produktion.</li><li>Du bereitest Services oder Batch-Jobs mithilfe von Tools wie Docker für den produktiven Einsatz vor.</li><li>Du arbeitest mit cloudbasierten ML-Umgebungen in AWS oder GCP.</li><li>Du nutzt SQL, um Daten zu untersuchen, aufzubereiten und zu validieren.</li><li>Du überwachst die Performance von Modellen, gehst möglichen Problemen auf den Grund und trägst dazu bei, die Zuverlässigkeit unserer produktiven Lösungen kontinuierlich zu verbessern.</li><li>Du dokumentierst deine Arbeit sowie Annahmen, Abwägungen und Ergebnisse nachvollziehbar.</li><li>Du arbeitest eng mit Kolleg:innen aus Data Engineering, Software Engineering, Product und weiteren Unternehmensbereichen zusammen.</li><li>Du berücksichtigst bei der Entwicklung und Bewertung von Lösungen Aspekte wie Modellqualität, Robustheit und Fairness.</li></ul><p><br /></p><p>Wir bei der ParshipMeet Group unterstützen Millionen von Menschen auf der ganzen Welt dabei, sich zu treffen, zu daten und zu verlieben. Unsere Teams sollen genau so vielfältig sein wie unsere Kunden. Neue Kolleg:innen bereichern uns mit neuen Sichtweisen. Dies ist für uns ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Deshalb beurteilen wir niemanden nach Alter, Geschlecht, familiärem Hintergrund, Hautfarbe, religiöser Überzeugung oder sexueller Orientierung. Bei uns stehst du als Mensch mit deinen Fähigkeiten im Mittelpunkt!</p>

(Junior) Machine Learning Engineer (all genders)

<h3>Inhalte der Stellenbeschreibung</h3><p>Die ParshipMeet Group sucht eine:n <strong>Machine Learning Engineer (all genders)</strong>, der:die produktionsreife ML-Lösungen in der Cloud entwickelt, bereitstellt und betreibt. Du arbeitest hands-on, analytisch und pragmatisch, kannst geschäftliche Fragestellungen in klar abgegrenzte ML-Aufgaben übersetzen und einschätzen, wann Machine Learning der richtige Ansatz ist – und wann nicht.  Klingt nach dir? Dann bist du bei uns genau richtig!<br /><br /></p><h2><strong>Was du unbedingt mitbringst  </strong></h2><ul><li><p>Berufserfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von produktiven ML-Systemen.</p></li><li><p>Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Docker und AWS oder GCP.</p></li><li><p>Solide Grundlagen im Bereich Machine Learning, Grundkenntnisse in NLP sowie ausgeprägte Erfahrung in der Modellevaluation.</p></li><li><p>Praktische Erfahrung im Aufbau von End-to-End ML-Pipelines.</p></li><li><p>Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen und SQL.</p></li><li><p>Starke analytische Problemlösungskompetenz: Du kannst unklare Fragestellungen strukturieren und beurteilen, ob ML der geeignete Lösungsansatz ist.</p></li><li><p>Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit: Du stimmst dich bereichsübergreifend ab, machst Entscheidungen transparent, dokumentierst sorgfältig und gibst sowie erhältst konstruktives Feedback.</p></li></ul><h2><strong>Was du idealerweise noch mitbringst</strong></h2><ul><li><div><div><div><div><div><div><div><div><p>Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken und/oder Distributed Processing, sowie Streaming.</p></div></div></div></div></div></div></div></div></li><li><div><div><div><div><div><div><div><div><p>Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen und produktiver Agent-Orchestrierung.</p></div></div></div></div></div></div></div></div></li><li><div><div><div><div><div><div><div><div><p>Grundkenntnisse in Cloud Security und Operations Themen.</p></div></div></div></div></div></div></div></div></li><li><div><div><div><div><div><div><div><div><p>Erfahrung im Mentoring von Kolleg:innen sowie im Etablieren pragmatischer Engineering-Standards.</p></div></div></div></div></div></div></div></div><div><br /></div></li></ul><h2><strong>Was dich erwartet </strong></h2><ul><li><p>Du entwickelst, implementierst, deployest und verbesserst ML-Modelle kontinuierlich und übernimmst Verantwortung vom Prototyp bis zum produktiven Betrieb.</p></li><li><p>Du baust reproduzierbare Daten- und ML-Pipelines auf.</p></li><li><p>Du containerisierst ML-Services und Batch-Jobs mit Docker, um konsistente und skalierbare Deployments zu ermöglichen.</p></li><li><p>Du deployest und betreibst ML-Lösungen in AWS oder GCP.</p></li><li><p>Du überwachst, analysierst und stabilisierst Modelle im produktiven Betrieb und entwickelst sie evidenzbasiert sowie anhand von Stakeholder-Feedback weiter.</p></li><li><p>Du arbeitest erfolgreich mit Data Engineering, Software Engineering, Product sowie fachlichen Stakeholdern zusammen.</p></li><li><p>Du evaluierst Modelle fundiert anhand geeigneter Metriken, einschließlich Aspekten wie Robustheit und Fairness.</p></li><li><p>Du entwickelst und betreust AI Agents sowie Orchestrierungs-Workflows.</p></li><li><p>Du trägst durch konstruktive Code Reviews, Wissensaustausch und Mentoring zur Weiterentwicklung des Teams bei.</p></li></ul><p>Wir bei der ParshipMeet Group unterstützen Millionen von Menschen auf der ganzen Welt dabei, sich zu treffen, zu daten und zu verlieben. Unsere Teams sollen genau so vielfältig sein wie unsere Kunden. Neue Kolleg:innen bereichern uns mit neuen Sichtweisen. Dies ist für uns ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Deshalb beurteilen wir niemanden nach Alter, Geschlecht, familiärem Hintergrund, Hautfarbe, religiöser Überzeugung oder sexueller Orientierung. Bei uns stehst du als Mensch mit deinen Fähigkeiten im Mittelpunkt!</p><p><br /></p>

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