Über osapiens Terra
osapiens Terra entwickelt Technologie, die Unternehmen helfen soll, die Umweltauswirkungen ihrer globalen Lieferketten zu verstehen. Die Plattform kombiniert Satellitenbilder, Geodaten und Machine Learning, um Abholzungsrisiken zu erkennen, Landnutzung zu analysieren und die Einhaltung von Vorschriften wie der EU-Verordnung zur Bekämpfung der Entwaldung zu unterstützen. Das System verarbeitet täglich Millionen von Satellitenbildern und analysiert diese mit fortgeschrittenen Machine-Learning-Modellen. Die Ergebnisse werden von über 800 Unternehmen und Tausenden von Nutzern weltweit genutzt.
Das Team in München vereint Backend-Ingenieure, Frontend-Entwickler, ML-Spezialisten und Geospatial-Analysten an der Schnittstelle von Enterprise-Software, Klimadaten und KI.
Über die Rolle
Als Team Lead Machine Learning übernehmen Sie die Verantwortung für das ML-Team und die technische Plattform, die unsere Geospatial-Analysen antreibt. Dies ist eine hands-on Führungsrolle: Sie treiben die Entwicklung von produktiven ML-Systemen voran und bauen gleichzeitig das Team um Sie herum auf.
Ihre Arbeit umfasst den vollständigen Modellentwicklungs-Lebenszyklus. Sie werden unser etabliertes, großskaliges Produktionssystem vorantreiben – den Abholzungserkennungsalgorithmus verbessern, neue Deep-Learning-Modelle entwickeln und die Werkzeuge, Plattformen und Prozesse schaffen, die das Team schnell iterieren und zuverlässig ausliefern lassen. Sie werden auch die Entwicklung neuer Analytics-Produkte vorantreiben.
Aufgaben und Verantwortungen
- Aufbau und Wachstum eines hochperformanten ML-Teams
- Abstimmung technischer Entscheidungen zwischen ML, Produkt und Engineering
- Praktische Problemlösung im großflächigen Produktionssystem – Modelle zum Laufen bringen, ausliefern und schnell iterieren
- Vollständiger Modellentwicklungs-Lebenszyklus von Forschung und Prototyping bis Deployment, Monitoring und Wartung
- Architektur einer skalierbaren ML-Plattform für schnelle Experimente und zuverlässige Produktionsfreigaben
- Entwicklung neuer Analytics-Produkte führen
- Geospatial-Analytics mit modernsten Deep-Learning-Techniken und Statistik implementieren
- Klare Entscheidungskriterien für Modellentwicklung etablieren
Anforderungen
- Advanced Degree (MSc oder PhD) in Computer Science, Engineering, Mathematik, Remote Sensing oder ähnlich
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und profunde Kenntnisse von Deep-Learning-Frameworks (PyTorch/TensorFlow)
- 5+ Jahre praktische Machine-Learning-Erfahrung mit nachgewiesener Schiffung von Produktionssystemen
- 2+ Jahre Erfahrung in der Leitung eines technischen Teams (Einstellung, Mentoring, Strategiefestlegung)
- Klare Kommunikation und Fähigkeit, technische Entscheidungen zu vermitteln
- Tiefe technische Fähigkeiten – schnelle Problemlösung und End-to-End-Systemverantwortung
- Erfahrung in Softwareunternehmen beim Ausliefern skalierter produktisierter Analytics
- Erfahrung mit großen Datenmengen und Datenverarbeitungswerkzeugen
- Fließend Englisch (C1+) und Deutsch (C1+)
Zusätzliche Qualifikationen
- Erfahrung mit modernen Computer-Vision-Architekturen (Segmentation, Change Detection, Zeit-Reihen-Bilddaten)
- Erfahrung mit Remote-Sensing- oder Satellitendaten (SAR, optisch, LIDAR)
- Erfahrung bei der Umsetzung von Produktanforderungen und regulatorischen Anforderungen in algorithmische Lösungen
- Erfahrung mit MLOps-Tools (z.B. Weights & Biases)
- Kenntnisse von High-Performance-Compute-Umgebungen (AWS, Bare-Metal)
- Vertrautheit mit KI-gestützten Workflows und Coding-Tools
Benefits
- Zweckgetriebene Mission im Bereich Nachhaltigkeit mit globalen Branchenpionieren
- Raum für Kreativität durch Zusammenarbeit und offene Kommunikationskultur
- Flexible und hybride Arbeitsmodelle mit Team-Bonding-Aktivitäten
- Persönliches und berufliches Wachstum
- Nachhaltige Mobilitätsoptionen
- Team-Events und Ausflüge mit globalen Teams
- Inspirierende Arbeitsräume an mehreren Standorten