(Senior) Machine Learning Engineer (m/w/d)

 

Ohne Menschen, deren Herz voll und ganz für die IT schlägt, geht es nicht. Und darum suchen wir Dich als (Senior) Machine Learning Engineer (m/w/d) für unseren Standort in Gütersloh, Köln, Kamp-Lintfort oder Hamburg.


Welche Aufgaben erwarten Dich

 

  • Du entwickelst Machine Learning und K.I. Modelle auf (Big) Data Beständen unter enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team von Experten. Hierbei übernimmst Du die Programmierung (Python und Cloud Toolstack) sowie Umsetzung dieser Modelle für die weitere Einbindung in Applikationen und Services durch unsere Data Engineers.
  • Du entwickelst KI Systeme für Projekte aus unterschiedlichen Branchen
  • Du baust unseren KI Toolstack für die dauerhaft leistungsfähige Abbildung von Use Cases aus
  • Du bringst Dich aktiv in den Aufbau unseres A.I. Competence Clusters in einem agilen Umfeld ein
  • Deine Ergebnisse bereitest Du anschaulich für die Darstellung vor Kunden, Stakeholdern oder Fachkollegen auf


Wen wir uns wünschen

 

  • Du hast ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Physik oder einer anderen IT-technischen Ausprägung
  • Du bringst praktische Erfahrungen aus einem oder mehreren der folgenden Bereiche mit:
       o    Machine Learning
       o    Deep Neural Networks
       o    Natural Language Processing / Understanding
       o    Computer Vision / Video Analysis
  • Du hast Spaß an der Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning und K.I. Services für praxisorientierte Aufgabenstellungen. Hierzu verfügst Du über ausgeprägte Programmierfähigkeiten in Python und gängigen Machine Learning Toolstacks
  • Du konntest Erfahrung in agilen Entwicklungsumgebungen mit interdisziplinären Teams sowie Public Cloud Umgebungen sammeln
  • Du hast Erfahrung mit aktuellen Tools im Umfeld Big Data und Machine Learning, z.B. Hadoop, Tensorflow, Spark, SparkML
  • Du möchtest Dich in einem agilen und wachsenden Umfeld aktiv beteiligen

 

Was wir Dir bieten

 

  • Eine hohe Bandbreite von KI spezifischen Themen und Projekten über verschiedene Branchen hinweg
  • Mitarbeit und Gestaltung von Lösungen für namhafte Firmen
  • Ein motiviertes Team, zusätzlich unterstützt durch weitere interne Fachexperten in ergänzenden Disziplinen zur vollumfänglichen Projektrealisierung
  • Die Möglichkeit eigene Ideen einzubringen und Verantwortung zu übernehmen, bei gleichzeitiger Handlung in Teamarbeit

 

Auch wenn Du nicht alle unsere Wünsche erfüllst, zögere nicht Dich bei uns zu bewerben, denn die WEITERENTWICKLUNG unserer Mitarbeiter wird bei uns großgeschrieben und eröffnet Dir in unserem Unternehmen vielfältige Möglichkeiten. 

 

Ohne Mitarbeiter kein Wir

 

Mit unseren innovativen IT-Lösungen unterstützen wir die digitale Transformation unserer Kunden weltweit. In ganz unterschiedlichen Branchen – vom globalen Handel über die internationale Medienindustrie bis zur Energie- und Versorgungswirtschaft. Über 2.700 engagierte Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen an mehr als 25 Standorten sind für uns tätig. Unsere Kunden schätzen dabei vor allem unser exzellentes Know-how, das übergreifende technologische Wissen und den gelebten Unternehmergeist. Unsere Mitarbeiter schätzen die partnerschaftliche Unternehmenskultur, die State-of-the-Art-Technologie sowie das Spektrum an Herausforderungen. Wir bieten viele Freiräume, um innovativ zu sein und im Team unternehmerische Verantwortung zu übernehmen.

Wir freuen uns auf Deine aussagekräftige Bewerbung inklusive der Zeugnisse und Deiner Gehaltsvorstellung. Und hier zeigen unsere Kollegen, wie Arbeiten bei Arvato Systems aussieht.

Wie gehen wir mit Daten um? Weitere Hinweise zum Datenschutz auf unserer Homepage.

 

Arvato Systems Perdata GmbH

embrace Recruiting Services, Ansprechpartner: Manuel Zetzloff

arvato-systems.de/karriere

 

 

Unternehmen: Arvato Systems perdata GmbH 

Land: Deutschland

Region: Nordrhein-Westfalen

Stadt: Gütersloh, Köln, Kamp-Lintfort, Hamburg

Postleitzahl: 33330, 50829, 47475, 20457

Job ID: 46834


Jobsegment: Training, Engineer, Machinist, Industrial, Learning, Education, Engineering, Manufacturing, Human Resources