Als Machine Learning Engineer entwickeln, implementieren, testen, deployen und betreuen Sie daten- und modellzentrierte Systeme, die Machine-Learning-Funktionalitäten auf Produktivniveau bereitstellen.
Machine Learning Engineering
- Aufbau von End-to-End-ML-Trainingspipelines (Datenerfassung, Validierung, Transformation, Training und Evaluation)
- Bereitstellung, Optimierung und Paketierung von Modellen für den produktiven Einsatz
- Unterstützung des Plattform-Teams bei der Bereitstellung von Modellen in der Cloud
- Unterstützung des AI Runtime Teams bei der Bereitstellung von Modellen auf Edge-Systemen bzw. Sortieranlagen
- Mitarbeit an daten- und modellzentrierter Forschung sowie Innovationsprojekten
Datenmanagement
- Aufbau, Integration und Wartung sicherer Datenplattformen (z. B. SQL-/NoSQL-Datenbanken, Objektspeicher, Feature Stores)
- Sicherstellung von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance-Anforderungen
Services & ML-Tools
- Konzeption und Entwicklung von REST-APIs zur Bereitstellung von ML-Services und Datenplattform-Funktionen
- Entwicklung und Pflege interner Tools und webbasierter Benutzeroberflächen zur Unterstützung von ML-Workflows
Software Engineering
- Anwendung bewährter Softwareentwicklungspraktiken für Versionskontrolle, Code Reviews und technische Dokumentation
- Entwicklung robuster und wartbarer Software einschließlich Unit-, Integrations- und Performancetests sowie Wissenstransfer
- Containerisierung von Komponenten und Implementierung von CI/CD-Pipelines
- Wartung und Fehlerbehebung von ML-Tools in Produktivumgebungen
- Enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit internen Anwendern und Stakeholdern
Wir erwarten ein hohes Maß an Eigenverantwortung für die betreuten Projekte, einschließlich Stakeholder-Management, Anforderungsmanagement, Projektsteuerung sowie technischer Entscheidungsfindung.
- Mehrjährige nachweisbare Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Machine-Learning-Systeme mit messbarem Geschäftsnutzen
- Sehr gute Kenntnisse in Python
- Fundierte Expertise im Bereich Computer Vision sowie Machine-Learning- und Deep-Learning-Tooling
- Erfahrung mit MLOps, insbesondere Datenmodellierung, Packaging, Containerisierung und CI/CD
- Erfahrung im Bereich Data Science zur Optimierung bildverarbeitender Modelle
- Kenntnisse in TypeScript, REST-API-Entwicklung sowie modernen Frontend-Frameworks (z. B. Vue.js oder React) oder die Bereitschaft, diese zu erlernen
- Kenntnisse von Cloud- und On-Premises-Plattformen sowie deren Schnittstellen
- Kenntnisse von Modelloptimierungs-Frameworks (TensorRT, ONNX, CUDA, cuDNN) sowie im Edge-Deployment auf Hardware-Plattformen (x64, ARM/Jetson)
Was Sie erwartet
- Moderne Technologien und KI-basierte Systeme
- Ein praxisnahes Engineering-Umfeld mit direktem Einfluss auf die Leistung unserer Maschinen
- Enge Zusammenarbeit mit internationalen Teams
- Offene Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien und kurzen Entscheidungswegen
- Norwegisch geprägte Unternehmenskultur mit einer offenen Du-Mentalität
- Die Möglichkeit, zukünftige Maschinenentwicklungen aktiv mitzugestalten
Was wir bieten
- Hybrides Arbeitsmodell
- Flexibles und internationales Arbeitsumfeld
- Moderne Büro- und Testeinrichtungen
- Nachhaltige und zukunftsorientierte Branche
- Attraktives Vergütungspaket inklusive Bonus
- Laptop und Mobiltelefon
- Langfristige Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten in einem internationalen Technologieunternehmen
Wenn Sie Freude daran haben, komplexe technische Herausforderungen zu lösen und Ihre Software auf realen Industriemaschinen im Einsatz sehen möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
Klingt das nach der richtigen Herausforderung für Sie?
Dann senden Sie uns bitte Ihren Lebenslauf, ein Motivationsschreiben sowie relevante Zertifikate und Nachweise zu.
*TOMRA macht keinen Unterschied aufgrund von Geschlecht, ethnischer Herkunft, Religion, Hautfarbe, sexueller Orientierung oder Identität, Behinderung, Alter oder anderer gesetzlich geschützter Merkmale. Wir engagieren uns für ein vielfältiges und integratives Arbeitsumfeld und sind stolz darauf, Chancengleichheit als Arbeitgeber zu leben.
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