Senior Engineer für Machine Learning und KI (m/w/d)

🔥 vor 7 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

💵 €95.000 - €105.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

👻 Geisterscore 0%

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.

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Lease a Bike | Deutschland

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2015

📦 Logistik

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

Logistics • Healthcare • Consulting

Lease a Bike | Deutschland ist ein deutscher Anbieter von arbeitgebergefördertem Fahrradleasing und Mobilitätsdienstleistungen. Das Unternehmen betreibt ein digitales Portal, das es Arbeitgebern ermöglicht, sich zu registrieren, Richtlinien zu konfigurieren, Mitarbeiter-Leasingverträge zu genehmigen und die lohnbezogene Verwaltung für das Gehaltsumwandlungs-Fahrradleasing zu steuern. Lease a Bike kooperiert mit einem großen Netzwerk von Fahrradhändlern, bietet umfassende Service- und Versicherungsoptionen, Kundensupport, CO₂-Einsparungstools und wird von Volkswagen Financial Services und Pon. Bike unterstützt.

Beschreibung

• Entwicklung prädiktiver Modelle für Lead-Generierung, Nachfrageprognosen, Prognosen von Restwerten, Portfoliosteuerung und Betrugserkennung • Neugestaltung des Kundenservice und anderer Arbeitsabläufe mithilfe von RAG- und agentenbasierten generativen KI-Lösungen • Sichere Integration von KI-Lösungen in die Unternehmenssysteme • Bewertung der Qualität generativer KI-Ausgaben • Entwicklung und Betrieb von ML-Pipelines auf AWS und Snowflake • Überwachung von Modellleistung, Drift und Kosten sowie Bestimmung des Zeitpunkts für Nachtraining oder Abschaltung von Modellen • Übersetzung geschäftlicher Anforderungen in messbare Anwendungsfälle gemeinsam mit Stakeholdern und dem Data-Engineering-Team • Verantwortung für die Umsetzung von Anfang bis Ende • Bewertung neuer Modelle und Frameworks • Etablierung gemeinsamer Standards und Tools • Mentoring von Junior-Kolleginnen und -Kollegen beim Ausbau des KI-Teams • Berücksichtigung von Aspekten verantwortungsvoller KI, einschließlich Datenschutz, Verzerrungen und Erklärbarkeit

🎯 Anforderungen

• Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in Data Science, Machine Learning oder AI Engineering • Mindestens eine Lösung bis zum produktiven Einsatz entwickelt und dort betrieben • Ausgeprägte Kenntnisse entweder im prädiktiven Machine Learning oder in LLM-Anwendungen sowie praktische Erfahrung im jeweils anderen Bereich • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL • Erfahrung mit ML-Frameworks wie scikit-learn oder PyTorch • Fundierte Kenntnisse in Versuchsplanung und Modellbewertung • Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von ML-Lösungen auf AWS, einschließlich Tools wie SageMaker, MLflow, Docker und CI/CD • Erfahrung mit Snowflake oder einer vergleichbaren Datenplattform • Praktische Erfahrung mit RAG, Tool Calling und agentenbasierten Workflows • Erfahrung in der Bewertung der Qualität von LLM-Ausgaben • Tägliche Nutzung von KI-Coding-Tools wie Claude Code oder GitHub Copilot • Fähigkeit, Designentscheidungen zu treffen und zu vertreten • Fähigkeit, andere Engineers anzuleiten und Abwägungen für nichttechnische Kolleginnen und Kollegen verständlich zu erklären • Fließende Englischkenntnisse • Konversationssichere Deutsch- oder Niederländischkenntnisse sind von Vorteil • Erfahrung mit Prozessneugestaltung, Leasing, Abonnementmodellen oder anderen anlagenbasierten Geschäftsmodellen ist von Vorteil

🏖️ Vorteile

• Fahrradleasing und Zuschuss zum Fahrradkauf • Ausstattung für das Homeoffice • Weiterbildungsbudget • Konferenztage • 100 % Remote-Arbeit von überall innerhalb der EU • Regelmäßige Teamtreffen in einem der Länder, in denen das Unternehmen tätig ist