Machine-Learning-Ingenieur (Governance-ML-Plattform)

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 1 Stunde

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

EDB

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2004

🏢 Unternehmen

🤝 B2B

💰 Venture Round im 2019-10

Software • Enterprise • B2B

EDB ist ein Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung fortschrittlicher Softwarelösungen und Dienstleistungen für das Datenbankmanagement konzentriert. Es spezialisiert sich auf PostgreSQL, ein Open-Source-Datenbankmanagementsystem, und unterstützt Organisationen dabei, ihre Dateninfrastruktur effizient und sicher bereitzustellen, zu betreiben und zu skalieren. EDB bietet Tools und Support für die Optimierung, Migration und Leistungsabstimmung von Datenbanken und ist damit ein wertvoller Partner für Unternehmen, die ihre Datenfähigkeiten maximieren möchten.

Beschreibung

• Verantwortung für die ML-Infrastruktur – von Serving, Evaluierung und Red-Teaming bis zur kontinuierlichen Verbesserung von Governance-Modellen • Entwicklung der nächsten Generation der Infrastruktur für KI-Agenten auf Basis von Postgres • Implementierung von latenzarmem Serving, Evaluierungspipelines und Funktionen für eine Model Registry • Erreichen einer Inferenzzeit von unter 50 ms durch Quantisierung und Distillation • Implementierung von Drift Monitoring, Shadow Deployments, Telemetrie-zu-Training-Pipelines und Workflows zur Modellverbesserung • Entwicklung von Angriffsd orchestrierung, Scorecards, Regressionssuites und CI-Gates für Red-Team-Tests • Aufbau von Prozessen für kontinuierliches Retraining, die kuratierte Zusammenstellung von Audit-Trail-Datensätzen und kontrollierte automatische Rollouts

🎯 Anforderungen

• 4–7 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung für Machine Learning mit praktischer Erfahrung mit LLM-basierten oder agentischen Systemen • Fundierte Erfahrung mit ML Serving in Produktionsumgebungen, einschließlich latenzarmer Inferenz sowie Quantisierung und Distillation • Erfahrung mit Evaluierungspipelines und Model Registries • Erfahrung mit Harnesses für Red-Team- und adversariales Testing, einschließlich CI-gesteuerter Regressionssuites • Erfahrung mit Drift Monitoring und Shadow Deployments • Sehr gute Kenntnisse in SQL und PostgreSQL • Sicherheitsorientierte Denkweise und Erfahrung in auditierten Umgebungen • Erfahrung mit dem Aufbau von Auto-Retraining-Schleifen auf Basis von Produktions-Telemetrie und Audit-Daten von Vorteil • Kenntnisse des Model Context Protocol (MCP), von Tool Registries und Mustern zur Orchestrierung von Agenten von Vorteil • Erfahrung mit der Entwicklung von Postgres-Erweiterungen in C oder Rust oder Beiträge zum Postgres-Ökosystem von Vorteil

🏖️ Vorteile

• Zugang zu CuraLinc mit Tipps und Empfehlungen für Gesundheit und Wohlbefinden • Wellness-Freitage bis Dezember 2026 • Regionsspezifische Zusatzleistungen (Details sind über die Karriereseite und das Talent-Acquisition-Team erhältlich)