Entwicklung und Pflege eines Core Packages, das Machine Learning Praktiken über alle Pricing-Workstreams hinweg standardisiert
Entwicklung von wartbaren Abstraktionen und Interfaces sowie Gestaltung einer agilen und flexiblen Softwarearchitektur
Design und Implementierung von Self-Service-Modulen, die die Komplexität des Machine Learning-Workflows reduzieren
Verbesserung der Developer Experience und Etablierung konsistenter Workflows über die hybriden Development Environments hinweg
Zusammenarbeit mit Data Engineers (w/m/d) und Datenarchitekt:innen im Unternehmen an entwicklerfreundlichen High-Memory-Datenpipelines
Koordination zwischen Pricing-, MLOps- und DevOps-Teams (w/m/d) zu CI/CD-Pipelines, Paketmanagement, Verpackung von Machine Learning-Modellen in einsatzbereite binäre Formate und deren Deployment
Sehr guter Masterabschluss in Informatik, Software Engineering, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet wie Physik, Elektrotechnik oder Computational Science & Engineering
Mehrjährige Erfahrung mit Python in produktiven Machine Learning-Umgebungen sowie sicherer Umgang mit Machine Learning-Training Tools und Deployment-Pipelines
Praktische Erfahrung in agiler Softwarearchitektur und Software-Design Patterns, um gemeinsam unsere interne Codequalität kontinuierlich zu verbessern
Freude daran, von unseren crossfunktionalen Teammitgliedern zu lernen, ihre Probleme zu verstehen und sie zu befähigen, deine Lösungen in ihren Machine Learning-Workflows zu integrieren