Auf einen Blick
Senior ML Engineer mit Produktions-ML-Erfahrung. Sie entwickeln und warten Predictive Models für Customer Scoring und implementieren MLOps-Praktiken.
💰 ~€60.000–85.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- Production ML-Erfahrung zwingend erforderlich
- Churn oder Propensity Models
- MLOps-Praxis
- Tabular Predictive Modeling
Machine Learning
MLOps
Model Registry
Gehalt geschätzt anhand Senior ML Engineer mit Produktions-Erfahrung, Remote. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- ML-Ingenieure mit Production-Erfahrung
- Data Scientists mit Scoring-Fokus
- MLOps-Spezialisten
🚫 Weniger geeignet
- Reine Research-Fokus Kandidaten
- Anfänger ohne Production ML
- Notebook-only Datascientists
💡 Gut zu wissen
- Production ML-Erfahrung ist nicht optional
- Churn/Propensity Modeling erwartet
- MLOps-Praxis zwingend erforderlich
Über das Unternehmen
Data-Unternehmen sucht Senior ML Engineer für produktive Machine-Learning-Systeme. Die Rolle konzentriert sich auf Entwicklung und Maintenance von Predictive Models im Produktionsbetrieb.
Deine Aufgaben
- Verwaltung von Predictive Customer Scores: Churn, Propensity, Lifetime Value
- Anwendung von Machine Learning auf Kundendaten
- Aufbau und Verwaltung von Production Models
- Arbeit über den vollständigen Model Lifecycle: Training bis Monitoring
- Unterstützung von Use Cases wie Churn und Propensity Scoring
- MLOps-Implementierung: Model Registry, Versionierung, Retraining
- Zusammenarbeit mit Geschäfts-Stakeholdern
Deine Voraussetzungen
- Nachgewiesene Applied Machine Learning mit Models in Production
- Tiefe Erfahrung mit Tabular Predictive Modeling auf Kundendaten
- Erfahrung im Aufbau von Churn oder Propensity Models
- Training, Deployment und Retraining Pipelines in selbstverwalteter Umgebung
- MLOps-Praxis: Model Registry, Versionierung, Retraining, Monitoring
- Komfortable Arbeit in einer Data Platform statt nur Notebooks
- Verständnis von Uplift/Causal Modeling
