Machine Learning Engineer (m/f/d)

Über das Unternehmen

Siemens Energy ist ein globales Energietechnologieunternehmen mit etwa 100.000 Mitarbeitern in über 90 Ländern. Wir entwickeln die Energiesysteme der Zukunft und stellen sicher, dass die wachsende Energienachfrage der Welt zuverlässig und nachhaltig gedeckt wird. Mit einer 150-jährigen Innovationstradition treiben wir die Energiewende voran und erzeugen etwa ein Sechstel des weltweiten Stromaufkommens.

Über die Rolle

Als Machine Learning Engineer (m/f/d) sind Sie wesentlich für die Entwicklung, Operationalisierung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen für Finanzanwendungen verantwortlich. Die Rolle konzentriert sich auf drei Kernbereiche: End-to-End-KI-/ML-Lösungsentwicklung, spezialisierte Daten- und Feature-Engineering für Finanzprognosen sowie die Implementierung robuster MLOps für Produktionssysteme.

Hauptaufgaben

• Entwicklung, Validierung und Bereitstellung von End-to-End-KI-/ML-Lösungen für Finanzanwendungsfälle wie Forecasting, Anomalieerkennung und Optimierung
• Führung des vollständigen Modell-Lebenszyklus, einschließlich Datenaufnahme, Modellauswahl, Training, Evaluierung, Versionierung und Performance-Überwachung
• Durchführung kontrollierter Experimente und Backtests zur Quantifizierung des Mehrwerts und Gewährleistung der Robustheit
• Sicherstellung, dass alle KI-/ML-Lösungen Standards für Genauigkeit, Skalierbarkeit, Governance und verantwortungsvolle KI-Praktiken erfüllen
• Feature-Engineering von hoher Qualität aus internen Daten, externen Quellen und LLM-abgeleiteten Eingaben
• Implementierung von MLOps-Praktiken wie automatisierte Überwachung, Drift-Erkennung und Retraining-Trigger
• Bereitstellung produktionsreifer APIs und Services sowie Zusammenarbeit mit Stakeholdern
• Mentoring von Teamkollegen und Übersetzung von Geschäftsproblemen in messbare KI-/ML-Ergebnisse

Anforderungen

• Abschluss (Master oder PhD) in einem quantitativen Bereich wie Informatik, KI, Statistik, Angewandte Mathematik oder Ökonometrie
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von produktionsreifen KI-/ML- und Prognosesystemen
• Starke Expertise in KI-/ML-Entwicklung mit Python und Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Scikit-Learn
• Bewiesene Fähigkeiten in Feature-Engineering, Signal-Engineering und Forecasting für prädiktive Modelle
• Solides Hintergrundwissen in MLOps und Data Engineering, einschließlich SQL, CI/CD-Pipelines und API-Entwicklung
• Erfahrung mit Operationalisierung von Modellen durch robuste MLOps-Praktiken und skalierbare Produktions-Workflows
• Demonstrated Thought Leadership und Fähigkeit zur Zusammenarbeit in Agile-Umgebungen

Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket
• Attraktives arbeitgeberfinanziertes Betriebsrentenschema
• Möglichkeit, Siemens Energy-Aktionär zu werden
• Flexible und Remote-Arbeitsmöglichkeiten mit inspirierenden Büros für Zusammenarbeit
• Umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen und persönlichen Entwicklung mit Lernprogrammen und Materialien
• Flexible Arbeitszeitmodelle, Kinderbetreuungsplätze und Optionen für Teilzeitarbeit oder Sabbatical
• Starkes Engagement für Chancengleichheit und Vielfalt
• Sichere und nachhaltige Karriereperspektiven in einem zukunftsorientierten Unternehmen