Machine Learning Engineer (all genders) at TMG

Hamburg, Saxony, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

19 Aug, 26

Salary

0.0

Posted On

21 May, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, Docker, AWS, GCP, Machine Learning, NLP, Model Evaluation, ML Pipelines, SQL, Analytical Problem Solving, NoSQL, Distributed Processing, Streaming, LLM, Agent Orchestration, Cloud Security

Industry

technology;Information and Internet

Description

Inhalte der Stellenbeschreibung Die ParshipMeet Group sucht eine:n Machine Learning Engineer (all genders), 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! Was du unbedingt mitbringst Berufserfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von produktiven ML-Systemen. Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Docker und AWS oder GCP. Solide Grundlagen im Bereich Machine Learning, Grundkenntnisse in NLP sowie ausgeprägte Erfahrung in der Modellevaluation. Praktische Erfahrung im Aufbau von End-to-End ML-Pipelines. Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen und SQL. Starke analytische Problemlösungskompetenz: Du kannst unklare Fragestellungen strukturieren und beurteilen, ob ML der geeignete Lösungsansatz ist. Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit: Du stimmst dich bereichsübergreifend ab, machst Entscheidungen transparent, dokumentierst sorgfältig und gibst sowie erhältst konstruktives Feedback. Was du idealerweise noch mitbringst Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken und/oder Distributed Processing, sowie Streaming. Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen und produktiver Agent-Orchestrierung. Grundkenntnisse in Cloud Security und Operations Themen. Erfahrung im Mentoring von Kolleg:innen sowie im Etablieren pragmatischer Engineering-Standards. Was dich erwartet Du entwickelst, implementierst, deployest und verbesserst ML-Modelle kontinuierlich und übernimmst Verantwortung vom Prototyp bis zum produktiven Betrieb. Du baust reproduzierbare Daten- und ML-Pipelines auf. Du containerisierst ML-Services und Batch-Jobs mit Docker, um konsistente und skalierbare Deployments zu ermöglichen. Du deployest und betreibst ML-Lösungen in AWS oder GCP. Du überwachst, analysierst und stabilisierst Modelle im produktiven Betrieb und entwickelst sie evidenzbasiert sowie anhand von Stakeholder-Feedback weiter. Du arbeitest erfolgreich mit Data Engineering, Software Engineering, Product sowie fachlichen Stakeholdern zusammen. Du evaluierst Modelle fundiert anhand geeigneter Metriken, einschließlich Aspekten wie Robustheit und Fairness. Du entwickelst und betreust AI Agents sowie Orchestrierungs-Workflows. Du trägst durch konstruktive Code Reviews, Wissensaustausch und Mentoring zur Weiterentwicklung des Teams bei. 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!

Responsibilities

Develop, deploy, and operate production-ready ML solutions and reproducible data pipelines in the cloud. Monitor and stabilize models in production while collaborating with cross-functional teams to build AI agents and orchestration workflows.