Machine Learning Engineer (m/w/d)

Als Machine Learning Engineer (m/w/d) bei GrisaKI entwickelst und betreibst du hochskalierbare ML- und KI-Systeme, die unsere digitalen Produkte im Bereich KI-Telefonassistenz, Chatbots, KI-Business Analytics und Prozessautomatisierung antreiben. Du arbeitest eng mit Produkt-, Daten- und Entwicklungsteams zusammen und baust datengetriebene Lösungen, die echten Mehrwert für unsere Kund:innen schaffen.

Standorte

Arbeitszeitmodell

Vollzeit

Bereich

KI & Data

Deine Benefits

• Mitarbeit an innovativen KI-Produkten mit direktem Kundennutzen im Mittelstand
• Agile Projektarbeit und eigenverantwortliches Entwickeln in cross-funktionalen Teams
• Moderner Tech-Stack
• Remote-Work oder hybrides Modell
• Flache Hierarchien & direkte Kommunikation
• Möglichkeit, eigene Ideen in Produkte & Module einfließen zu lassen
• Startup-Mentalität ohne Agentur-Chaos
• Attraktives Gehalt + Bonuszahlungen
• Flexible Arbeitszeiten
• Persönliche Weiterentwicklung, Coaching und spannende Kundenprojekte

GrisaKI bietet spannende Karrieremöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld der KI und Automatisierung. Werden Sie Teil eines Teams, das innovative Lösungen für den Mittelstand entwickelt und dabei hilft, Geschäftsprozesse zu optimieren und zukunftsorientiert zu gestalten. Hier können Sie aktiv dazu beitragen, komplexe Abläufe in intelligente, skalierbare Systeme zu verwandeln.

Hier findest du dich wieder?

Dein Arbeitsalltag

• Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning-Modellen für produktive Einsatzszenarien (z. B. NLP/Chatbots, Automatisierungslogiken, Prognosemodelle)
• Aufbau und Pflege von End-to-End-Datenpipelines sowie Integration der Modelle in unsere KI-Plattform
• Überführung von Modellen in produktive Umgebungen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Performance und Monitoring
• Zusammenarbeit mit Data Engineers, Softwareentwicklern und Product Ownern zur kontinuierlichen Verbesserung unserer KI-Funktionen
• Aufbau von Evaluations- und Testframeworks zur Sicherstellung der Modellqualität
• Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung von KI-Produkten und Use Cases bei unseren Kund:innen

Das bringst du mit

• Mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning / Deep Learning
• Sicherer Umgang mit Python und gängigen ML-Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)
• Erfahrung im Daten-Engineering (ETL, Datenaufbereitung, Feature Engineering) sowie in MLOps-Workflows
• Kenntnisse in Deployment-Technologien (Docker, Kubernetes) und Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP)