Senior Machine-Learning Engineer (m/f/d)

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RESPONSIBILITIES

• Template Development: Design und Bau wiederverwendbarer ML-Templates und Komponenten zur Optimierung der Entwicklung von AI-, ML- und Generative AI (GenAI)-Anwendungsfällen.
• Entwicklung des LLMOps-Frameworks: Sicherstellung, dass die ML-Fähigkeiten des Unternehmens auf mehrere Teams ausgeweitet werden, um Wiederverwendbarkeit und Standardisierung durch ein effektives LLMOps-Framework zu ermöglichen.
• CI/CD-Pipelines: Zusammenarbeit mit dem DevOps-Team zur Entwicklung, Ausführung und Automatisierung von CI/CD-Pipelines speziell für ML-Modelle und Workflows.
• Cloud Monitoring: Unterstützung bei der Überwachung von Cloud-PaaS- und IaaS-Komponenten hinsichtlich Verfügbarkeit, Leistung und Sicherheit in Bezug auf ML-Modelle und -Dienste.
• Compliance und Sicherheit: Sicherstellung der Einhaltung der BASF-Compliance- und Sicherheitsrichtlinien in der ML- und AI-Entwicklung.
• Support und Enablement: Unterstützung und Ermöglichung verschiedener AI-, ML- und GenAI-Anwendungsfälle auf der DevHub-Plattform durch effektive Modellentwicklung und -bereitstellung.
• Prozessverbesserung: Beitrag zur Verbesserung interner Entwicklungsprozesse, insbesondere im Zusammenhang mit ML und AI.

QUALIFICATIONS

• Machine Learning Expertise: Beherrschung von ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn. Fähigkeit zur Gestaltung, Implementierung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen. Expertise in Python.
• Generative AI: Erfahrung mit Generative AI-Techniken und -Frameworks. Fähigkeit zur Entwicklung und Bereitstellung von GenAI-Modellen.
• Cloud Expertise: Nachgewiesene Erfahrung mit Cloud-Plattformen, insbesondere Azure. Fähigkeit zur Gestaltung, Implementierung und Verwaltung von Cloud-Infrastrukturen für ML- und AI-Anwendungen.
• Infrastructure as Code (IaaC): Erfahrung mit Terraform zur Bereitstellung und Verwaltung von Infrastrukturen. Fähigkeit, modulare, wiederverwendbare und skalierbare Terraform-Codes zu schreiben und zu pflegen.
• CI/CD-Pipelines: Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Lösungen zur Automatisierung des Experimentier- und Freigabezyklus von Machine Learning, von traditionellem ML bis LLM unter Verwendung von CI/CD-Pipelines. Vertrautheit mit GitHub Actions oder ähnlichen Tools ist sehr wünschenswert.
• Data Engineering: Erfahrung mit Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Entwicklung von Datenpipelines.
• Kubernetes: Erfahrung mit der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von ML-Modellen in Kubernetes-Umgebungen.
• Agile Methodologien: Nachgewiesene Erfahrung in agilen Umgebungen. Starkes Verständnis der agilen Prinzipien und Praktiken, einschließlich Scrum oder Kanban. Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams.
• Product Thinking: Fähigkeit, Probleme mit einer Produktmentalität anzugehen und sich auf die Bereitstellung von Mehrwert für Endbenutzer zu konzentrieren. Erfahrung in iterativer Entwicklung und kontinuierlicher Verbesserung basierend auf Benutzerfeedback.
• Zusammenarbeit und Kommunikation: Hervorragende zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten. Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Teammitgliedern, Stakeholdern und Kunden zur Erreichung der Projektziele.
• Problemlösungsfähigkeiten: Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten. Fähigkeit zur Fehlersuche bei komplexen technischen Problemen und zur Bereitstellung innovativer Lösungen.
• Kontinuierliches Lernen: Engagement, um über die neuesten Branchentrends, Technologien und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben. Bereitschaft zur kontinuierlichen Verbesserung von Fähigkeiten und Wissen.

BENEFITS

• Verantwortung ab dem ersten Tag in einem herausfordernden Arbeitsumfeld und "on-the-job"-Training als Teil eines engagierten Teams.
• Angemessene Vergütung entsprechend deiner Qualifikationen und Erfahrung. Eine sichere Arbeitsumgebung, da deine Gesundheit, Sicherheit und dein Wohlbefinden immer unsere oberste Priorität sind.
• Flexibler Arbeitszeitplan und Home-Office-Optionen, damit du dein Arbeits- und Privatleben in Einklang bringen kannst.
• Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.
• 23 Urlaubstage pro Jahr.
• Weitere 5 Tage (Anpassungstage) und 2 Tage (Kulturtage).
• Ein kollaboratives, vertrauensvolles und innovatives Arbeitsumfeld.
• Teil eines internationalen Teams sein und an globalen Projekten arbeiten.
• Umzugsunterstützung nach Madrid wird angeboten.