Auf einen Blick
Entwickle produktionsreife Machine Learning Lösungen bei Datatonic Gothenburg. Du wirst mit Google Cloud an großen AI- und Data-Transformationen für Enterprise-Kunden arbeiten.
💰 SEK 750.000–950.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ EMEA
- Machine Learning Engineer Erfahrung
- Python für Production Code
- Google Cloud, AWS oder Azure
- Consultant oder Client-facing ML
Python
Machine Learning
Google Cloud
GenAI
MLOps
Data Engineering
SQL
✅ Geeignet für
- Erfahrene ML Engineers mit Production Code-Erfahrung
- Data Scientists, die Engineering vertiefen möchten
- Consultants mit Google Cloud Schwerpunkt
🚫 Weniger geeignet
- Data Science Anfänger ohne Production-Erfahrung
- Reiner Research-Fokus ohne Deployment-Interesse
- Kandidaten ohne Python Expertise
💡 Gut zu wissen
- Consultancy-Modell: Direkter Kundenkontakt und Projekt-Scoping gehört dazu
- Google Cloud ist der Hauptfokus; AWS/Azure-Erfahrung ist transferierbar aber Google Cloud wird bevorzugt
- Hybrid Modell mit mindestens teilweisem Büro im Gothenburg
Über das Unternehmen
Datatonic ist der führende Partner von Google Cloud für AI und Data Transformation. Das Unternehmen arbeitet mit globalen Weltklasse-Unternehmen an modernen ML- und Analytics-Lösungen.
Deine Aufgaben
- Entwicklung von Machine Learning Modellen in Python für Production-Umgebungen
- Arbeiten mit GenAI-Technologien zur Lösung innovativer Geschäftsprobleme
- Optimierung von ML-Lösungen für Performance und Skalierbarkeit
- Implementierung von Custom ML Code für spezifische Kundenanforderungen
- Data Engineering und Datenpipeline-Arbeit zwischen Datenbanken und Backend-Systemen
- MLOps: Automatisierung von ML Workflows mit Fokus auf Testing, Reproduzierbarkeit und Feature Storage
- ML Architecture Design mit Google Cloud Tools
- Beratung mit Kunden: Anforderungsinterpretation und ML-Problemlösungen
Deine Voraussetzungen
- Mehrjährige Erfahrung als Machine Learning Engineer, vorzugsweise mit Consultancy-Hintergrund
- Expertise in Python als produktive Backend-Sprache mit CI/CD-Pipelineserfahrung
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (Google Cloud, AWS, Azure)
- Praktische Software-Engineering-Grundlagen und Best Practices
- Starke SQL-Kenntnisse für Datenbankoperationen
- Erfahrung mit GPU-Skalierung oder verteilten Computersystemen
- Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
Benefits
- 30 Tage Urlaub plus Feiertage
- 4.500 SEK jährliches Healthcare Stipendium
- 5.000 SEK jährliches Wellness Stipendium
- 1.200 SEK WFH Equipment Zuschuss
- Zugang zu Udemy und Lernressourcen
- Private Pension mit Salary Sacrifice Option
