Machine Learning Engineer

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Olive Jar Digital

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2015

☁️ SaaS

🤝 B2B

💼 Beratung

SaaS • B2B • Consulting

Olive Jar Digital ist eines der am schnellsten wachsenden und preisgekrönten digitalen Beratungsunternehmen in Großbritannien, das sich auf die Bereitstellung von verwalteten digitalen Dienstleistungen und die Bereitstellung von Experten zur Verbesserung Ihres Teams und zur Erfüllung Ihrer Nutzerbedürfnisse spezialisiert hat. Sie bieten Dienstleistungen in den Bereichen digitale Transformation, Cloud-Computing, Business Intelligence und Datenanalytik an. Das Unternehmen stellt einzelne Berater oder komplette agile Teams mit einer Vielzahl spezialisierter Fähigkeiten zur Verfügung, um unterschiedlichste Anforderungen zu erfüllen. Olive Jar Digital ist bestrebt, Unternehmen beim Wachstum zu unterstützen, indem es Projekte von der Entdeckung bis zum Live-Start managt und dabei Qualität, Budgettreue und Einhaltung der zeitlichen Vorgaben im Rahmen eines kollaborativen Ansatzes sicherstellt.

Beschreibung

• Build, refine, and optimise AI/ML prototypes, ensuring they meet quality, security, and performance standards. • Develop and maintain technical design documentation, including architecture, model pipelines, and integration patterns. • Implement automated deployment pipelines, CI/CD flows, unit/regression testing, and monitoring/telemetry for prototypes. • Deploy models into development and test environments and support iterative updates based on feedback. • Collaborate with data scientists on model integration, feature engineering, and evaluation frameworks. • Ensure codebases follow best practices in engineering, documentation, security, and accessibility. • Support playback sessions, technical reviews, and knowledge-transfer activities.

🎯 Anforderungen

• Strong experience as an ML Engineer or similar role within AI/ML product development. • Proficiency in building ML pipelines, APIs, cloud-based deployments, and automated testing. • Solid software engineering skills (e.g., Python, version control, CI/CD, cloud platforms). • Ability to work collaboratively with data scientists, engineers, and product teams. • Comfortable producing clear, structured technical documentation. • Experience with LLMs, vector databases, retrieval-augmented generation, or intelligent search. • Familiarity with MLOps tooling, containerisation, and cloud-native environments. • Exposure to rapid prototyping in Discovery/Alpha phases.

🏖️ Vorteile

• 25 Days Annual Leave per annum (plus 8 Bank Holidays as standard) • Health Insurance • Pension Scheme • Annual Bonus Scheme • Annual Salary Review • Electric Car Scheme