Staff Machine-Learning-Engineer für KI-Engines

🕒 vor 4 Monaten

🌐 Frankreich, Spanien, +2 weitere Länder – Remote

🇫🇷 Frankreich – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote 🇮🇹 Italien – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🤖 KI-Ingenieur

👻 Geisterscore 55%

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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Qonto ist die führende europäische Business-Finance-Lösung. Sie vereinfacht alles von alltäglichen Bankgeschäften und Finanzierungen bis hin zu Buchhaltung und Ausgabenmanagement. Qonto befähigt KMUs und Freiberufler, damit sie mehr erreichen können.

Beschreibung

• Entwicklung und Bereitstellung kundenorientierter KI-Lösungen für mehr als 600.000 Geschäftskunden • Entwicklung von ML-Modellen durchgängig – von den Produktanforderungen über Training und Evaluierung bis zur Bereitstellung in der Produktion • Integration von ML-Modellen in die Finanzdienstleistungen von Qonto gemeinsam mit Product Managern, Data Engineers und Backend Engineers • Aufbau einer MLOps-Infrastruktur zur Erkennung von Model Drift, Nachverfolgung der Performance, für automatisierte Retraining-Pipelines, Monitoring und Benachrichtigungen • Robuste Implementierung von Modellen mit Qualitätssicherung und kontinuierlichem Monitoring in der Produktion • Austausch von Best Practices und Weiterentwicklung interner Tools • Mentoring von Kolleginnen und Kollegen im gesamten ML-Team

🎯 Anforderungen

• Mindestens sechs Jahre Berufserfahrung als ML Engineer sowie Erfahrung mit MLOps • Erfahrung in der durchgängigen Entwicklung und Bereitstellung kundenorientierter ML-Produkte • Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen für externe Kunden • Wissen darüber, wann Generative AI und wann bewährte Machine-Learning-Verfahren eingesetzt werden sollten • Sehr gute Kenntnisse in der Entwicklung mit Python • Sicherer Umgang mit FastAPI oder vergleichbaren Frameworks sowie mit der Integration von Drittanbieterdiensten und der Interaktion mit Datenbanken in Produktionsumgebungen • Vertrautheit mit Tools für automatisiertes Model Retraining, Performance-Prüfungen und Drift Detection • Erfahrung im Aufbau oder in der maßgeblichen Weiterentwicklung von ML-Infrastrukturen • Fließende Englischkenntnisse

🏖️ Vorteile

• Unbegrenzter Zugang zu den besten KI-Tools • Kundenorientierte KI-Lösungen mit messbarem Einfluss und messbaren Nutzungskennzahlen • Moderner, flexibler Technologie-Stack • Freiraum, Tools zu testen, die beim Erreichen der Ziele unterstützen • Karrierepfad als Fachexpertin bzw. Fachexperte ohne disziplinarische Führungsverantwortung • Zugang zu den neuesten KI-Technologien