Machine-Learning-Ingenieur

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Blackwall

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🔒 Cybersecurity

🏢 Unternehmen

🤝 B2B

💰 €48.961.047 Series B - BlackWall im 2025-03

Cybersecurity • Enterprise • B2B

Blackwall ist ein Sicherheitsinfrastrukturunternehmen, das von Ingenieuren entwickelt wurde, um Web-Ökosysteme vor automatisierten Bedrohungen zu schützen und gleichzeitig die Leistung, Betriebskosten und Einnahmen für Hosting-Umgebungen zu optimieren. Es bietet fortschrittliche Abwehrmaßnahmen und Skalierbarkeit für Hosting-Anbieter, Cloud-Plattformen und Unternehmensnetzwerke und liefert widerstandsfähigen, intelligenten Schutz und Effizienz für Millionen von Websites und Anwendungen weltweit. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Reduzierung automatisierter Angriffe und die Verbesserung der Hosting-Leistung und Rentabilität.

Beschreibung

• Enge Zusammenarbeit mit dem Head of AI, Produktmanagern und Entwicklern zur Entwicklung und Bereitstellung KI‑gesteuerter Sicherheitsfunktionen. • Entwurf, Training und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zur Erkennung bösartiger Traffic-Muster, von Bots und Anomalien im Webverkehr. • Aufbau und Pflege von ML-Pipelines für Datenerfassung, Training, Evaluation und Deployment. • Hauptsächlich in Python arbeiten und gängige ML-Frameworks sowie Data-Tools nutzen, um Modelle zu trainieren und zu optimieren. • Integration von ML-Modellen in Echtzeit-Sicherheitssysteme wie WAF und Verhaltensanalyse-Engines. • Verbesserung der Datenqualität, Feature-Engineering und Trainings-Workflows zur Steigerung der Modellgenauigkeit und -zuverlässigkeit. • Überwachung der Modellleistung in Produktion und erneutes Training der Modelle, sobald neue Daten oder Bedrohungsmuster auftauchen. • Zusammenarbeit mit Data-, Infrastruktur- und Produktteams, um skalierbare und zuverlässige ML-Systeme sicherzustellen. • Ergebnisse und Modellbefunde klar sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung als ML Engineer, Data Scientist oder in einer ähnlichen Rolle mit Produktions-ML-Systemen. • Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn. • Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und Trainings-Workflows für Modelle. • Gute Kenntnisse in Klassifikation, Anomalieerkennung und Verhaltensmodellierung. • Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und SQL-basierten Datensystemen. • Vertrautheit mit der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. • Verständnis von Software-Engineering-Best-Practices wie Versionskontrolle, Testing und CI/CD. • Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitsbedingungen • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung