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Machine Learning Engineer (w/d/m)

Stellenbezeichnung: Machine Learning Engineer (w/d/m)

Firma: Haufe Group

Arbeitsort / Location: Rostock, Mecklenburg-Vorpommern

Job Beschreibung: Das erwartet dich:Das erwartet dich:Das bieten wir dir:

  • Umfangreiche Benefits von Events über Sport- und Gesundheitsangebote bis zur gesunden Work-Life-Balance
  • Breites Angebot an Seminaren und E-Learnings der Haufe Akademie sowie viele weitere Lerngelegenheiten und Entwicklungsmöglichkeiten
  • Eine Kultur, die geprägt ist von Verantwortung, Freiraum und einem Miteinander auf Augenhöhe
  • Moderne technische Ausstattung und attraktive Arbeitsplatzgestaltung

Das bringst du mit:

  • Du hast Erfahrung mit Datenmodellen, der Verarbeitung von Daten und deren Analyse, bringst Kenntnisse in statistischen Modellen und ML-Algorithmen mit und kannst diese für die Entwicklung nutzerzentrierter Plattformen anwenden
  • Du bist sicher in der Entwicklung mit Python (optional: Rust, C++, Java) und kannst mit SQL- und NoSQL-Datenbanken umgehen
  • Du hast erste Berührungspunkte mit Cloud-Anbietern wie Azure, AWS oder GCP gehabt
  • Du hast bereits mit klassischen ML-Modellen sowie Deep-Learning-Modellen gearbeitet (optional: GPT-/Diffusion-Modelle)
  • Du verfügst über fundierte Erfahrung mit ML- sowie Daten- und Visualisierungs-Frameworks wie z.B. NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, HuggingFace, Seaborn
  • Du hast Erfahrung im Umgang mit APIs (optional: Entwicklung von APIs)
  • Du hast ein ausgeprägtes Geschäftsverständnis und bist in der Lage, ML-Konzepte und Methoden sowohl Laien zu erklären, als auch tiefergehend im Team zu diskutieren
  • Du kannst agil im „Trial and Error“-Stil arbeiten, benötigst keine fixe vordefinierte Struktur und siehst Scheitern als Chance zum Lernen
  • Du kannst deine Arbeit (Use-Cases, Zwischenergebnisse) selbstsicher präsentieren und bereitest dazu passendes Anschauungsmaterial vor
  • Du bist in der Lage, Hype-Themen rund um Künstliche Intelligenz, Automatisierung und ML differenziert zu betrachten und realistische Ableitungen für das eigene Geschäft vorzunehmen

Gehalts Budget:

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