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Über Datamics
Wir bringen ML‑Modelle zuverlässig in Produktivprozesse – technisch sauber, transparent und nachhaltig. Gleichzeitig gestalten wir die Data‑Community aktiv mit (z. B. MLCon, Kursentwicklung, Hochschulformate). Unser Circle of Knowledge sorgt für einen fruchtbaren Austausch: MLOps‑Patterns, Feature Engineering und Modellvalidierung aus Projekten werden zu Lerninhalten – während neue Methoden aus Weiterbildungen direkt in produktive ML‑Pipelines zurückfließen.
Über das Projekt
Du arbeitest in einem groß angelegten Daten‑Transformationsprogramm eines führenden Unternehmens, das seine Datenlandschaft modernisiert und übergreifend nutzbar macht. Gemeinsam entwickeln wir eine skalierbare Plattform, in der Datenprodukte, Schnittstellen und klare Verantwortlichkeiten zentral sind. Deine Rolle trägt dazu bei, die technische Grundlage für moderne Analytics‑, Automatisierungs‑ und Reporting‑Use‑Cases zu schaffen.
Aufgaben
Deine Aufgaben
- Entwicklung, Training & Deployment von ML‑Modellen
- Aufbau automatisierter ML‑Pipelines (Databricks/MLflow)
- Feature Engineering auf kuratierten Datenprodukten
- Monitoring, Versionierung & Qualitätsvalidierung
Qualifikation
Dein Profil
- Sehr gute Python‑ & ML‑Skills
- Erfahrung mit ML‑Pipelines/MLOps‑Umgebungen
- Plus: Zeitreihen/Forecasting
- Team‑ und Qualitätsorientierung
Benefits
Was wir bieten
- Remote, freie Zeiteinteilung soweit projektabhängig möglich, Arbeiten von überall
- Corporate Benefits
- Flache Hierarchien & Lernkultur
- Kostenlose Datamics‑Kurse (Udemy)
- Dozententätigkeit / Workshops bei Interesse
Wenn du Machine Learning nicht nur als Modellbau, sondern als ganzheitlichen Prozess verstehst und Freude daran hast, intelligente Lösungen in die Realität zu bringen, möchten wir dich unbedingt kennenlernen. Lass uns gemeinsam ML‑Standards entwickeln, die echten Mehrwert erzeugen.
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