Job
In dieser Rolle entwickelst du Plattformen und Tools für den Machine-Learning-Lebenszyklus, baust ML-Trainingspipelines und erstellst REST-APIs zur Bereitstellung von ML-Services, während du eng mit den Teams für Daten und MLOps zusammenarbeitest.
Job-Technologien
Deine Rolle im Team
- Als Senior Python Software Engineer entwickeln, betreiben und skalieren Sie die technischen Plattformen, Services und Werkzeuge, die den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus unterstützen.
- Sie schaffen die Grundlage für Datenerfassung, Modelltraining, Deployment und Betrieb und arbeiten an der Schnittstelle zwischen Software Engineering, Datenplattformen, MLOps und Machine Learning.
- Der Schwerpunkt dieser Rolle liegt auf der Entwicklung produktionsreifer Softwarelösungen, Plattformen und Workflows.
- Die tägliche Arbeit besteht überwiegend aus Softwareentwicklung, Architektur, Automatisierung und Integration und weniger aus dem Training von Machine-Learning-Modellen.
- Typische Aufgaben umfassen:
- Machine Learning Engineering
- Aufbau von End-to-End-ML-Trainingspipelines (Datenerfassung, Validierung, Transformation, Training und Evaluation)
- Deployment, Optimierung und Paketierung von Modellen für den Inferenzbetrieb
- Unterstützung des Plattform-Teams beim Bereitstellen von Modellen in der Cloud
- Unterstützung des AI-Runtime-Teams beim Bereitstellen von Modellen auf Edge-Systemen bzw. Sortiermaschinen
- Mitwirkung an daten- und modellzentrierter Forschung sowie Innovationsprojekten
- Datenmanagement
- Aufbau, Integration und Betrieb sicherer Datenplattformen (z. B. SQL-/NoSQL-Datenbanken, Data Warehouses, Object Storage und Feature Stores)
- Sicherstellung von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance
- Services & ML-Tooling
- Design und Implementierung von REST-APIs zur Bereitstellung von ML-Services und Funktionen der Datenplattform
- Entwicklung und Wartung interner Tools sowie webbasierter Benutzeroberflächen zur Unterstützung von ML-Workflows
- Software Engineering
- Anwendung bewährter Software-Engineering-Praktiken für Versionskontrolle, Code-Reviews und eine präzise technische Dokumentation
- Entwicklung robuster und wartbarer Software einschließlich Unit-, Integrations- und Performancetests sowie Wissenstransfer
- Containerisierung von Komponenten und Implementierung von CI/CD-Pipelines
- Betrieb und Fehlerbehebung von ML-Werkzeugen in produktiven Umgebungen
- Enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit unseren internen Anwendern
Unsere Erwartungen an dich
Qualifikationen
- Sehr gute Kenntnisse in Python
- Fundierte Expertise im Bereich Computer Vision sowie Machine-Learning- und Deep-Learning-Tooling
- 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)
Erfahrung
- Mehrjährige nachweisbare Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Machine-Learning-Systeme mit messbarem Geschäftsnutzen
- Erfahrung mit MLOps, insbesondere Datenmodellierung, Packaging, Containerisierung und CI/CD
- Erfahrung im Bereich Data Science zur Optimierung bildverarbeitender Modelle
Unser Angebot
- 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
Benefits
Gesundheit, Fitness & Fun
Work-Life-Integration
Themen, mit denen du dich im Job beschäftigst
Job-Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
TOMRA wurde 1972 mit einer Innovation gegründet, die mit dem Design, der Herstellung und dem Verkauf von Rücknahmestellen (RVMs) für die automatische Sammlung von Getränkebehältern begann.
- Etablierte Firma
- Onsite, Hybrid
- Industrie, Produktion · Energiewirtschaft, Umwelt
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