Machine-Learning-Engineer

🕒 vor 6 Monaten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 47%

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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Orcrist Technologies GmbH

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11 - 50 Mitarbeiter

💼 Beratung

🎖️ Verteidigung

📦 Logistik

Consulting • Defense • Logistics

Orcrist Technologies GmbH ist ein Unternehmen, das Intelligence-Fusion- und Entscheidungsunterstützungslösungen für komplexe Umgebungen entwickelt. Es kombiniert fortschrittliche Analytik und KI, um Organisationen zu helfen, Unsicherheiten in strategische Vorteile zu verwandeln. Das Unternehmen legt den Schwerpunkt auf Angebote für Unternehmen und die Regierung und positioniert sich als Anbieter von KI-gesteuerter Betriebsintelligenz und präzisen Entscheidungswerkzeugen für den öffentlichen Sektor und Anwendungsfälle großer Organisationen.

Beschreibung

• Modelle (ASR, Übersetzung, OCR, NER, Zusammenfassung) paketieren und mit Triton/KServe auf Kubernetes bereitstellen. • Evaluationspipelines (WER, BLEU, F1, Latenz, Kosten) erstellen und Release-Gating automatisieren. • Streaming- und Batch-Inferenz über Kafka, Temporal und Backfill-Tools betreiben. • Drift und Qualität mit Prometheus, Grafana und Evidently überwachen; Inferenzkosten und -leistung optimieren. • Mit TypeScript-Teams an Payload-Schemas, Schnittstellenverträgen und Human-in-the-Loop-Feedbackschleifen zusammenarbeiten.

🎯 Anforderungen

• 4–8+ Jahre Erfahrung im ML-Engineering/MLOps und in der Bereitstellung von Modellen für den Produktionseinsatz. • Fundierte Kenntnisse in Python, PyTorch/Transformers sowie Erfahrung mit Triton/KServe oder vergleichbaren Technologien. • Sicherer Umgang mit Kubernetes, GitOps, CI/CD und dem Betrieb von GPU-Workloads. • Kenntnisse zu Evaluationsmetriken, Monitoring und Annotation-Workflows. • Berechtigung zur Arbeit in Deutschland; für bestimmte Programme ist eine Exportkontrollprüfung erforderlich.

🏖️ Vorteile

• Moderner MLOps-Stack: Triton, Temporal, Kafka, MLflow/Weights & Biases, Evidently, Kubernetes. • Remote-first in Deutschland mit regelmäßigen Meetups in Berlin, 30 Tage Urlaub, Budget für Ausstattung und Weiterbildung.