Senior Machine Learning Engineer (m/w/d)Hybrid in Berlin | Gehalt bis 110.000 € (je nach Erfahrung)Über unseren KundenUnser Kunde ist ein wachstumsstarkes, international tätiges Technologieunternehmen im Bereich KI-gestützter Gesundheitslösungen mit Sitz in Berlin und weiteren internationalen Standorten. Das Unternehmen bewegt sich an der Schnittstelle von moderner Softwareentwicklung, datengetriebener Forschung und medizinischer Anwendung.Ein interdisziplinäres Team aus Expertinnen und Experten in Machine Learning, Software Engineering, Data Science und Life Sciences entwickelt skalierbare, produktionsreife KI-Systeme für komplexe medizinische Fragestellungen. Ziel ist es, diagnostische Prozesse zu unterstützen, Forschungsarbeit effizienter zu gestalten und datenbasierte Entscheidungen auf ein neues Qualitätsniveau zu heben.Dabei steht eine wissenschaftlich fundierte, transparente und robuste Entwicklung von Machine Learning Lösungen im Fokus. Technologische Innovation wird konsequent mit hohen Qualitätsstandards, Skalierbarkeit und regulatorischem Bewusstsein verbunden.Deine AufgabenDesign, Entwicklung und Betrieb robuster und skalierbarer ML PipelinesAufbau und Weiterentwicklung verteilter Software Systeme für produktive Machine Learning AnwendungenOptimierung von Datenpipelines für Performance und Stabilität im Production UmfeldMitgestaltung der ML Infrastruktur, inklusive Services, Monitoring, CI CD und ContainerisierungEnge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Forschung, Produkt und EngineeringDurchführung von Code Reviews und Sicherstellung hoher QualitätsstandardsMentoring von Junior Engineers und Übernahme technischer Verantwortung im TeamArbeit in einem agilen Setup mit klarer Kommunikation komplexer technischer InhalteDein ProfilAbgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten BereichMindestens 4 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, Machine Learning oder vergleichbaren FeldernSehr gute Python Kenntnisse, weitere Sprachen wie C, C++, CUDA, Java oder Rust sind ein PlusFundiertes Verständnis von Distributed Systems, Parallel Computing und SkalierbarkeitErfahrung mit Cloud Plattformen wie GCP, AWS oder AzurePraxis in MLOps oder DevOps, beispielsweise CI CD, Docker, Kubernetes und ObservabilitySicherer Umgang mit Linux, Version Control und Container TechnologienErfahrung im Umgang mit großen Datenmengen sowie Data Engineering Know howIdealerweise Erfahrung mit produktiven ML Deployments, GKE, Ray oder PrefectKenntnisse in ML Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit learnErfahrung mit Bilddaten oder biomedizinischen Daten ist ein starkes PlusStrukturierte, eigenständige Arbeitsweise und ausgeprägte KommunikationsfähigkeitHaben wir Dein Interesse geweckt? Dann melde Dich doch gern direkt bei mir:Constantin ClodiusMobil: +49 170 3660753E-Mail: c.clodius@zabelglobal.com