Machine Learning Engineer (m/w/d)
Kurzfassung
Machine Learning Engineer role in Munich with CIB software GmbH. Develop, implement, and optimize ML models, integrate them into systems, and build ML pipelines. Requires a degree in CS/Data Science/Math, Python, ML frameworks, and deployment experience. Benefits include workation and flexible hours.
Schlüsselwörter
Von KI erstellte Kurzfassung des Anzeigentextes.
Einleitung
Über CIB
Wir sind Experten für Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen mit künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es, Unternehmen und Verwaltungen von lästigen Alltagsaufgaben im Dokumentenmanagement zu befreien. Dafür entwickeln wir innovative Apps und investieren in die Forschung und Entwicklung von KI.
Bewirb dich noch heute und werde Teil eines der führenden Unternehmen im Bereich Digitalisierung und Dokumentenmanagement mit über 35 Jahren Erfahrung. Wir freuen uns auf dich!
Aufgaben
- Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen und Algorithmen
- Integration von ML-Modellen in produktive Systeme und Anwendungen
- Aufbau und Skalierung von ML-Pipelines (Training, Deployment, Monitoring)
- Analyse und Aufbereitung großer Datenmengen zur Modellverbesserung
- Nutzung moderner Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder vergleichbarer Technologien
- Entwicklung und Durchführung von Modell-Evaluationen sowie Monitoring im Produktivbetrieb
- Sicherstellung von Performance, Skalierbarkeit und Wartbarkeit der Lösungen
Onboarding Deine Einarbeitung findet grundsätzlich vor Ort in unserem Büro in München statt und dauert in der Regel sechs Monate. In dieser Zeit lernst du unser Unternehmen, unsere Produkte und dein Team umfassend kennen. So schaffen wir die besten Voraussetzungen für deinen erfolgreichen Start. Daher bieten wir kein Remote-Onboarding an.
Profil
- Anpack-Mentalität: Du übernimmst Ownership, treibst Themen eigenständig voran.
- Diskussions- & Kommunikationsstärke: Du bringst Ideen ein, forderst Annahmen heraus und arbeitest konstruktiv im Team.
- Freude am Neuen: Du hast Spaß, in einer schnell veränderten Technologielandschaft auf dem Laufenden zu bleiben und ständig dazuzulernen.
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik oder vergleichbarer Fachrichtung
- Erfahrung als Machine Learning Engineer oder in einer ähnlichen Rolle
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie im Umgang mit ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
- Erfahrung mit Deployment und Betrieb von ML-Systemen (APIs, Monitoring, CI/CD)
- Kenntnisse in Datenverarbeitung, Feature Engineering und Modelloptimierung
- Idealerweise Erfahrung mit Cloud-Technologien (z. B. AWS, Kubernetes)
Nice-to-have
- Erfahrung mit Suchtechnologien oder Vektor-Datenbanken (z. B. Elasticsearch, OpenSearch, Milvus)
- Kenntnisse im Bereich Large Language Models (LLMs), RAG und Prompt Engineering
- Erfahrung mit MLOps und automatisierten Trainingspipelines
Wir bieten
Arbeiten, wo andere Urlaub machen
- Workation in München, Valencia, Las Palmas de Gran Canaria oder Faro
Sicherheit, Flexibilität & Homeoffice
- Unbefristeter Arbeitsvertrag
- Flexible Arbeitszeiten mit Kernzeit
- Arbeite im Homeoffice oder in einem unserer modernen Büros
Benefits, die sich lohnen
- Attraktive Sozialleistungen & individuelle Incentives
- Ein starkes Team mit flachen Hierarchien und echter Zusammenarbeit
Weiterentwicklung & Perspektiven
- Vielfältige Schulungen zur Förderung deiner fachlichen Entwicklung
- Spannende Lernchancen – z. B. durch Mitwirkung an staatlich geförderten Forschungsprojekten
Arbeiten mit Mehrwert
- Interessante und abwechslungsreiche Aufgaben in einem innovativen Softwareunternehmen
- Arbeit mit modernen Technologien und agilen Methoden
- Freiräume zur Mitgestaltung von Prozessen und Qualitätssicherungsstrategien
Weitere Informationen
Nutze am besten gleich unser Bewerbungsformular - dann können wir deine Bewerbung besser einordnen!
Sende uns bitte folgende Unterlagen:
- Lebenslauf auf Deutsch oder Englisch
- Anschreiben: Stell dich vor!
- Abschlusszeugnisse, Eintrittstermin
- Was sonst noch relevant sein könnte!
Bei Fragen kannst du dich gerne an die [email protected] wenden.
| Veröffentlicht | 2026-09-01 |
| Quelle |
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