Machine Learning Engineer – Relocation

Über das Unternehmen

Die Siemens AG ist ein weltweit führendes Technologieunternehmen, das seit über 170 Jahren für technische Exzellenz, Innovation, Qualität, Zuverlässigkeit und Internationalität steht. Wir sind auf die Bereiche intelligente Infrastruktur, nachhaltige Energietechnologien, Automatisierung und Digitalisierung spezialisiert. Bei Siemens gestalten wir die Zukunft und sind bestrebt, die Welt durch unsere Lösungen besser zu machen. Treten Sie einem Team bei, das an vorderster Front technologischer Durchbrüche steht und einen echten Einfluss hat.

Stellenbeschreibung

Als Machine Learning Engineer bei Siemens AG in München werden Sie eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung und Implementierung modernster ML-Modelle spielen, die unsere Produkte und Dienstleistungen revolutionieren. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Datenwissenschaft und bringen innovative Lösungen von der Konzeption bis zur Produktion. Diese Rolle erfordert eine starke Leidenschaft für Machine Learning, eine solide technische Grundlage und die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen. Sie werden Teil eines dynamischen, interdisziplinären Teams sein, das die Grenzen des Möglichen in verschiedenen Industriezweigen bei Siemens erweitert. Diese Position beinhaltet Unterstützung bei der Umsiedlung für qualifizierte Kandidaten.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwicklung, Training und Implementierung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern, um die Integration von ML-Lösungen in unsere Produkte zu gewährleisten.
• Entwurf und Aufbau skalierbarer und robuster ML-Pipelines.
• Bewertung und Optimierung der Leistung von ML-Modellen.
• Forschung und Anwendung neuer Machine-Learning-Techniken und -Algorithmen.
• Pflege und Verbesserung bestehender ML-Systeme.
• Sicherstellung der Datenqualität und -integrität für Modelltraining und -inferenz.
• Präsentation von Ergebnissen und Erkenntnissen an Stakeholder.

Erforderliche Fähigkeiten

• Fundierte Kenntnisse in Python und relevanter ML-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Erfahrung mit Datenvorverarbeitung und Feature Engineering.
• Verständnis von ML-Konzepten wie supervised/unsupervised learning, Reinforcement Learning.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP) für ML-Workloads.
• Kenntnisse in der Softwareentwicklung und Code-Qualitätspraktiken.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse (C1-Niveau).
• Nachgewiesene Fähigkeit zur Problemlösung und zum unabhängigen Arbeiten.
• Bereitschaft zur Umsiedlung nach München, Deutschland.

Bevorzugte Qualifikationen

• Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
• Erfahrung mit MLOps-Praktiken und Tools (z.B. Kubeflow, MLflow).
• Vertrautheit mit Containervirtualisierung (z.B. Docker, Kubernetes).
• Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen für industrielle Anwendungen.
• Publikationen in relevanten Konferenzen oder Fachzeitschriften.

Vorteile & Zusatzleistungen

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Bonusprogramm.
• Umfassende Unterstützung bei der Umsiedlung.
• Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeiten (hybrid-Modell).
• Attraktive Altersvorsorgeleistungen.
• Umfassende Gesundheits- und Wellnessprogramme.
• Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Schulungen.
• Ein internationales und kollaboratives Arbeitsumfeld.
• Mitarbeiteraktienprogramme.
• Zugang zu modernster Technologie und Forschungseinrichtungen.

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