Über Siemens Energy
Siemens Energy ist ein führendes Energietechnologieunternehmen mit etwa 100.000 Mitarbeitern in über 90 Ländern. Das Unternehmen entwickelt die Energiesysteme der Zukunft und trägt zur zuverlässigen und nachhaltigen Energieversorgung bei. Mit einer 150-jährigen Innovationstradition treibt Siemens Energy die Energiewende voran und ist verantwortlich für etwa ein Sechstel der weltweiten Stromerzeugung.
Stellenbeschreibung
Als Machine Learning Engineer sind Sie essential für die Entwicklung, Operationalisierung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen für Financial-Use-Cases. Die Rolle konzentriert sich auf drei Kernbereiche: End-to-End AI/ML-Lösungsentwicklung, spezialisierte Daten- und Feature-Engineering für finanzielle Prognosen sowie die Implementierung robuster MLOps für Produktionssysteme. Dies gewährleistet die Schaffung skalierbarer, steuerbarer und wirkungsvoller AI-Lösungen, die geschäftliche Probleme in der Finance-Domain direkt adressieren.
Hauptaufgaben
- Design, Entwicklung, Validierung und Deployment von End-to-End AI/ML-Lösungen für Finance-Use-Cases wie Forecasting, Anomalieerkennung und Optimierung
- Führung des vollständigen Model-Lifecycle inkl. Datenaufnahme, Modellauswahl, Training, Evaluierung, Versionierung und Performance-Monitoring
- Durchführung kontrollierter Experimente und Backtests zur Quantifizierung inkrementeller Wertschöpfung und Robustheit, insbesondere für zeitreihenbasierte Modelle
- Engineering hochwertiger Features und Vorhersagesignale aus internen Daten, externen Quellen und LLM-basierten Inputs
- Implementierung von MLOps-Praktiken wie automatisches Monitoring, Drift-Detection, Retraining-Trigger und Rollback-Strategien für Produktionsmodelle
- Deployment produktionsgerechter APIs und Services
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Übersetzung geschäftlicher Probleme in messbare AI/ML-Ergebnisse
- Mentoring von Teammitgliedern und Thought Leadership
Anforderungen
- Advanced Degree (Master oder PhD) in quantitativem Fachgebiet wie Informatik, AI, Statistik, Angewandte Mathematik oder Ökonometrie
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von produktionsgerechten AI/ML- und Predictive-Lösungen
- Starke Expertise in AI/ML-Entwicklung mit Python und Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Scikit-Learn
- Bewiesene Fähigkeiten in Feature Engineering, Signal Engineering und Forecasting für Predictive Modeling
- Solide Hintergründe in MLOps und Data Engineering inkl. SQL, CI/CD-Pipelines und API-Entwicklung
- Erfahrung in der Operationalisierung von Modellen durch robuste MLOps-Praktiken und skalierbare Produktions-Workflows
- Agile-Entwicklungserfahrung
- Starker Vorteil: Erfahrung mit AI/ML-Techniken in der Finance-Domain
Benefits
- Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket im Einklang mit dem Markt
- Arbeitgeberfinanzierte Betriebsrente
- Möglichkeit, Siemens-Energy-Aktionär zu werden
- Flexible und Remote-Arbeitsmöglichkeiten mit inspirierenden Büros für Zusammenarbeit und Kreativität
- Professionelle und persönliche Entwicklung mit attraktiven Lern- und Entwicklungsprogrammen
- Flexible Arbeitsmodelle, Kinderbetreuungsplätze, Teilzeitoptionen und Sabbaticals
- Chancengleichheit und Wertschätzung von Vielfalt
- Willkommenheit für Bewerbungen von Menschen mit Behinderungen
Standort
Erlangen, Deutschland