Jobtitel

Machine Learning Engineer Remote Jobs

Offene Stellen

Daten & Insights

Basierend auf 42 aktuellen Stellen, täglich aktualisiert.

Verteilung nach Erfahrungslevel
Junior1Mid9Senior16Lead16
Gefragteste Skills
Machine Learning20Python16PyTorch8SQL6AWS6Deep Learning5MLOps4TensorFlow3Data Pipelines3CI/CD3
Stellen nach Region
Americas13USA13Worldwide11APAC7Europe5DACH (Germany, Austri…2Germany2United Kingdom2
Ø Gehalt nach Erfahrungslevel (USD/Jahr)
Senior190.000 USDLead216.250 USD

Ähnliche Rollen

Gehaltserwartungen

Durchschnitt: 207.500 EUR pro Jahr – basierend auf 42 Stellenangeboten.

Erfahrung Ø Gehalt
Senior (5–9 J.) 190.000 EUR
Lead / Staff (10+ J.) 216.250 EUR

Gefragte Skills

Top Skills aus 42 Stellenangeboten

Machine Learning 54.8%
Python 45.2%
PyTorch 26.2%
AWS 14.3%
SQL 14.3%
TensorFlow 14.3%
Deep Learning 11.9%
MLOps 9.5%
AI 7.1%
CI/CD 7.1%

Einstellende Unternehmen

Accenturefederalservices · 7 Xometry · 6 Roboflow · 3 Sustainabletalent · 3 Match Group · 2 Calendly · 2 Nebius · 2 Quilter · 2 Avomind · 2 Webai · 2 Sonia · 1 Bayesian Health · 1

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52 Remote-Stellen für Machine Learning Engineers sind derzeit gelistet, 44 davon erst im letzten Monat neu hinzugekommen. Diese Seite zeigt, welche Skills tatsächlich verlangt werden, umgerechnet liegt der Median bei 205.000 US-Dollar.

Gefragte Werkzeuge

Python liegt mit 16 Nennungen vorn, gefolgt vom Stichwort Machine Learning selbst mit 14. SQL kommt auf 6 Nennungen, Pytorch und Tensorflow auf je 5. CI/CD, Docker und Generative AI tauchen mit je 4 Nennungen ebenfalls regelmäßig auf, was auf eine Mischung aus Modellierung und produktivem Betrieb hindeutet.

  • Python (16)
  • Machine Learning (14)
  • SQL (6)
  • Pytorch und Tensorflow (je 5)
  • CI/CD, Docker, Generative AI (je 4)

Gehalt: nur Lead-Daten sind belastbar

Insgesamt liegt der Median bei 205.000 US-Dollar, der Durchschnitt bei 186.667 US-Dollar. Nach Stufe aufgeschlüsselt ist nur die Lead-Gruppe mit vier Stellen groß genug für eine Aussage, dort liegt der Durchschnitt bei 197.500 US-Dollar und der Median bei 205.000 US-Dollar. Einstiegs-, Junior-, Mid- und Senior-Level haben jeweils weniger als drei erfasste Stellen, weshalb sich daraus keine verlässliche Tendenz ablesen lässt.

Wer sucht

Extremenetworks führt mit 4 offenen Stellen, Sustainabletalent und Qualysoft folgen mit je 3. Webai, Buzzsolutions und IFS1 sind mit je 2 Positionen vertreten. Mit 7 neuen Stellen in der letzten Woche bewegt sich der Markt spürbar, ein wiederkehrender Blick auf die Liste lohnt sich.

Häufige Fragen

Was verdient ein Machine Learning Engineer remote?
Der Median liegt bei 205.000 US-Dollar, der Durchschnitt bei 186.667 US-Dollar, umgerechnet aus internationalen Anzeigen. Eine Aufschlüsselung nach Erfahrung ist nur für Lead-Rollen möglich, dort liegt der Durchschnitt bei 197.500 US-Dollar.
Welche Skills werden am häufigsten verlangt?
Python liegt mit 16 Nennungen vorn, gefolgt vom Stichwort Machine Learning mit 14. SQL, Pytorch und Tensorflow tauchen ebenfalls regelmäßig auf, ergänzt durch CI/CD, Docker und Generative AI.
Wie viele Stellen sind aktuell offen?
52 Positionen sind aktiv, 7 davon neu in der letzten Woche und 44 im letzten Monat.
Für wen eignet sich diese Auswahl?
Für Bewerber mit Python- und ML-Framework-Erfahrung, die zusätzlich Docker- oder CI/CD-Kenntnisse mitbringen, da diese in den Anzeigen regelmäßig zusammen genannt werden.
Welche Firmen stellen gerade ein?
Extremenetworks führt mit 4 Stellen, Sustainabletalent und Qualysoft folgen mit je 3, Webai, Buzzsolutions und IFS1 mit je 2.

Karriere-Guide

Wie wird man Machine Learning Engineer und ist ein Quereinstieg ins Remote-Arbeiten möglich?
Machine Learning Engineer wird man mit einem soliden Verständnis für Programmierung und mathematische Konzepte. Quereinsteiger mit Selbstlern-Erfahrung und gezielten Projekten haben gute Chancen, da viele Unternehmen auf Portfolio statt Klassenzimmer-Zertifikate schauen. Remote-Arbeit ist in diesem Feld völlig normal, viele Positionen sind explizit für Homeoffice ausgeschrieben.
Welche Tools und Fähigkeiten braucht ein Machine Learning Engineer im Homeoffice?
Die Kernkompetenzen sind Python, Deep Learning und Foundation Models – die meisten Projekte bauen auf diesen Fundamenten auf. Daneben brauchst du DevOps-Grundlagen (Cloud Infrastructure), MLOps zum produktiven Deployment und idealerweise Erfahrung mit NLP oder Agentic Systems. Tools wie TensorFlow, PyTorch und Cloud-Plattformen gehören zum Alltag.
Ist Machine Learning Engineer als Remote-Job auch für Anfänger geeignet?
Für Anfänger ist Machine Learning Engineer remote eher schwer einzusteigen, denn die meisten offenen Stellen richten sich an Senior- und Lead-Level-Profis. Von den 8 Positionen sind 7 für erfahrene Fachkräfte reserviert, nur eine richtet sich an Juniors. Ein solider technischer Hintergrund und vorweisbare Projekte sind quasi Pflicht.
Welche Weiterbildungen oder Zertifikate bringen einen als Machine Learning Engineer weiter?
Praktische Projekte auf Plattformen wie Kaggle oder Hugging Face gelten oft mehr als formale Zertifikate. Online-Kurse von Andrew Ng oder Deeplearning.AI zeigen Engagement, und eine solide Mathematik-Grundlage (Lineare Algebra, Statistik) ist nicht nur fürs Lernen, sondern auch für die tägliche Arbeit essentiell. Cloud-Zertifikate (AWS, Google Cloud) ergänzen das Profil.
Wie sieht ein typischer Arbeitstag als Machine Learning Engineer im Homeoffice aus?
Du verbringst deine Zeit mit Code-Development, Modell-Training und Debugging – viel davon lokal oder in Cloud-Umgebungen. Regelmäßige Abstimmungen mit Kolleginnen und Kollegen über Video gehören dazu, genauso wie die Dokumentation von Experimenten. Nicht selten hackst du nachts noch an Modellen herum, wenn du merkst, dass eine andere Architektur besser passt.
Wie überzeugt man bei einer Remote-Bewerbung als Machine Learning Engineer?
Ein starkes Portfolio auf GitHub mit echten ML-Projekten ist dein bestes Bewerbungsschreiben. Zeige nicht nur, dass du Code schreiben kannst, sondern dass du komplexe Probleme mit Machine Learning gelöst hast. Im Interview solltest du deine Experimente und Fehler offen diskutieren – viele Unternehmen wollen sehen, wie du denkst, nicht nur dass du die richtige Antwort kennst.
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