Job
- Level
- Erfahren
- Job Feld
- Data
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Unbefristetes Dienstverhältnis
- Ort
- Hamburg
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Rolle entwickelst du KI-Lösungen auf der Google Cloud Plattform, verantwortest MLOps-Prozesse und implementierst skalierbare Machine-Learning-Pipelines von der Konzeption bis zum Betrieb.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- Als Machine Learning & AI Engineer (m/w/d) entwickelst und operationalisierst du produktive KI-Lösungen auf unserer Business Data & AI Platform in der Google Cloud. Dabei arbeitest du mit Machine Learning, Generative AI, Large Language Models und AI Agents - von der ersten Idee über den Proof of Concept bis zum stabilen Betrieb.
- Du übernimmst die Ende-zu-Ende-Verantwortung für KI-Projekte in enger Zusammenarbeit mit Tchibo Coffee Service, Fachbereichen und externen Dienstleistern. Dabei stellst du eine wirksame, wirtschaftliche und technisch nachhaltige Umsetzung sicher.
- Du entwickelst und operationalisierst Machine-Learning-Lösungen, beispielsweise für Predictive Maintenance, Demand Prediction, Churn Prevention oder Fraud Detection.
- Die Gestaltung unserer Agentic- und Generative-AI-Lösungen für Large Language Models und agentenbasierte Workflows gehört ebenfalls zu deinen Aufgaben. Dabei sorgst du für eine sichere, skalierbare und sinnvolle Integration in unsere Systemlandschaft.
- Moderne KI-Technologien, Modelle, Frameworks und Plattform-Services evaluierst du und triffst fundierte technische Entscheidungen für produktionsreife Lösungen.
- Du entwickelst und betreibst skalierbare Datenmodelle, ML- und AI-Pipelines sowie die erforderliche Infrastruktur. Dabei bringst du klassische ML-, Prognose- und Optimierungsverfahren ebenso wie Generative AI und LLM-basierte Services über APIs in bestehende Produkte und Prozesse.
- Gemeinsam mit Stakeholdern übersetzt du Business-Anforderungen in skalierbare Analytics-, Data- und AI-Anwendungen. Von der Konzeption bis zum Betrieb verantwortest du Umsetzung, MLOps und LLMOps, Deployment sowie Monitoring und sorgst durch strukturiertes Projektmanagement für Transparenz und eine reibungslose Zusammenarbeit.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Du hast ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science, oder eines vergleichbaren Fachs.
Qualifikationen
- Du verbindest technische Tiefe mit einer eigenverantwortlichen, pragmatischen und lösungsorientierten Arbeitsweise. Dein agiles und offenes Mindset ergänzt du durch Qualitätsbewusstsein, Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, komplexe technische Themen für unterschiedliche Zielgruppen verständlich zu machen. Du kommunizierst fließend auf Deutsch und verhandlungssicher auf Englisch.
Erfahrung
- Mit 3-5 Jahren Berufserfahrung in Data Science, Machine Learning, AI Engineering oder einer vergleichbaren Rolle kannst du konkrete Erfolge in der produktiven Umsetzung von Daten- und KI-Lösungen vorweisen.
- Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie praktische Erfahrung mit etablierten ML-Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow zeichnen dich aus.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Big-Data-Technologien - idealerweise mit der Google Cloud Platform und Vertex AI - einschließlich Pipeline-Orchestrierung über Vertex AI Pipelines oder Cloud Composer hast du bereits gesammelt. Kenntnisse in AutoML, verteilter Verarbeitung oder Ray sind ein Plus.
- Erfahrung mit dem zuverlässigen Betrieb von ML- und AI-Lösungen bringst du ebenso mit wie Kenntnisse in Datenqualität, Feature Engineering, Training, Evaluation, Deployment, Monitoring und MLOps.
- Du bringst Interesse und praktische Erfahrung mit Generative AI, Large Language Models, RAG-Architekturen, Tool Calling und agentenfähigen Anwendungen mit. Kenntnisse in der Anbindung von KI-Services über REST-APIs, beispielsweise mit FastAPI, sind von Vorteil.
- Erfahrung mit IoT-, Maschinen- oder Telemetriedaten, beispielsweise MQTT-basierten Datenströmen, ist ein Plus - insbesondere im Kontext datengetriebener Service- und Predictive-Maintenance-Anwendungen.
Unser Angebot
- Genieße 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und die Option auf hybrides Arbeiten. Zudem bieten wir dir die Freiheit, bis zu 10 Tage im Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten.
- Freue dich auf die gute Verkehrsanbindung unserer Zentrale, einen Fahrtkostenzuschuss für das Deutschlandticket sowie die Möglichkeit des Fahrradleasings.
- Nutze unser vielfältiges Fortbildungsangebot für deine individuelle Entwicklung: E-Learning (z.B. LinkedIn Learning), interne und externe Seminare und Trainings.
- Du erhältst einen Mitarbeitenden-Rabatt auf alle Tchibo Artikel und monatlich Tchibo Kaffee deiner Wahl zum privaten Genuss.
- Für jeden Geschmack etwas dabei: Mit Restaurant, Bistro, Cafeteria und kostenlosen Getränken bist du bestens versorgt. Und an Weihnachten gibt es den Tchibo Weihnachtsbraten, auch vegan.
- In unserem Freizeitzentrum kannst du dich im Fitnesscenter, im Schwimmbad und mit Sportkursen fit halten.
- Wir bieten dir Ferien-Betreuung für Kinder, Familienservice-Angebote und teils firmeneigene Kita-Plätze - damit du Beruf und Privatleben gut vereinbaren kannst.
- Über unsere Corporate Benefits kannst Du alle möglichen Produkte und Dienstleistungen günstiger erwerben.
Benefits
Mehr Netto
Essen & Trinken
Work-Life-Integration
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Tchibo GmbH
Das Unternehmen hat ein Multichannel-Vertriebssystem, das Kaffee der Marken Tchibo und Eduscho, die Einzelportionssysteme Cafissimo und Qbo sowie wechselnde Non Food Sortimente und Dienstleistungen anbietet. Das Unternehmen ist Spitzenreiter am Röstkaffeemarkt mit Tchibo als drittgrößtem Bio-Baumwollanbieter der Welt.
Description
- Unternehmensgröße
- 250+ Employees
- Gründungsjahr
- 1949
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Branche
- Konsumgüter, Markenartikel, Handel, Nahrungs-, Genussmittel
Arbeitgeber-Reviews
von devworkplaces.com
Gesamt
(2 Bewertungen)3.4
Career Growth
3.0Workingconditions
4.3Engineering
3.0Culture
3.5
Machine Learning & AI Engineer
- Ort
- Hamburg
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
