Senior Machine Learning Engineer (m/w/d)

Conrad erobert mit Innovationskraft die Welt des Technikhandels. Unser Ziel ist es, mit unserem einzigartig breiten und tiefen Sortiment und passgenauen Services Europas führende B2B Sourcing Platform für den gesamten technischen Betriebsbedarf zu werden. Deshalb agieren wir kanalübergreifend und sind rund um die Uhr mit einem professionellen Onlineshop sowohl für Businesskunden als auch für Endkunden erreichbar. Unsere Technik ist für alle in unseren Filialen vor Ort erlebbar.

Das gehört zu Deinen Verantwortungen:

• Du arbeitest eng mit funktionsübergreifenden Teams aus erfahrenen Engineers, Data Scientists und Product Ownern zusammen, die alle mit Leidenschaft ein erstklassiges Erlebnis für alle Conrad-Nutzer schaffen wollen
• Die Übernahme der Verantwortung für die Implementierung, das Testing und die Bereitstellung wirkungsvoller ML-Produkte in Bezug auf Leistung, Zuverlässigkeit, Zeit und Kosten unter Verwendung agiler Methoden gehört zu deinen Aufgaben
• Du verwaltest und überwachst die Leistung der ML-Produkte in der Produktion
• Du trägst zur Beschleunigung der Wirkung von ML bei Conrad durch KI-Tools und -Infrastruktur bei
• Im Team bist du für die Aufrechterhaltung und Förderung von Best Practices bei Code-Design, Qualität und Effizienz zuständig
• Die Verbesserung der bestehenden Infrastruktur für maschinelles Lernen liegt in deiner Verantwortung

• Studium im Bereich Informatik, vorzugsweise M.S. Abschluss
• Du hast mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung als Machine Learning Engineer für maschinelles Lernen oder in einer vergleichbaren Funktion
• Du verfügst über ein gutes Verständnis der Algorithmen des maschinellen Lernens und der Grundlagen der Softwaretechnik
• Ein tiefes Verständnis von Python und seinem Ökosystem, insbesondere von Frameworks für Data Science und Machine Learning wie NumPy, Scipy, Pandas, Scikit-learn sollte bei dir vorhanden sein
• Du hast Erfahrung mit Cloud-Anbietern wie GCP (bevorzugt), AWS, Azure
• Sowie Erfahrung mit Frameworks für die Datenverarbeitung in großem Maßstab wie Spark, EMR, Hadoop
• Außerdem bist du mit einem oder mehreren Container-Ökosystemen (Docker, Kubernetes) vertraut
• Du hast bereits Erfahrung mit CI/CD im ML-Kontext, MLOps
• Sowie Sicherheit im Umgang mit REST-Frameworks (Flask, FastAPI …)
• Des Weiteren bringst du Erfahrung mit verteilten Laufzeitsystemen, ihrer Leistungsoptimierung und der Verbesserung ihrer Ausfallsicherheit mit
• Du kannst fließendes Englisch in Wort und Schrift sowie gute Kommunikationsfähigkeiten vorweisen

Vorteilhaft:

• Du hast bereits Erfahrung mit dem Aufbau von Datenpipelines und deren Orchestrierung mit Apache Airflow
• Du verfügst über Wissen im Umgang mit Plattformen für das Lifecycle-Management von maschinellem Lernen wie VertexAI, Amazon Sagemaker, MLflow, Domino Data Lab
• Erfahrungen mit der Verarbeitung von Streaming-Daten konnten bereits von dir gesammelt werden
• Du verfügst über ein gutes Verständnis von Deep Learning
• Grundlegende Kenntnisse deinerseits in einem Deep Learning Framework wie TensorFlow oder PyTorch