Machine Learning Engineer (m/f/x)

Должность: Machine Learning Engineer (m/f/x) Местоположение: Берлин / Берлин, Германия

Сегодня в продакшене находятся четыре модели. От пятнадцати до двадцати к середине 2027 года. Общий конвейер, который ведет к ним, должен выдержать — и вы отвечаете за все после передачи: упаковку, развертывание, обнаружение дрейфа и решение о том, готова ли модель к работе. Местоположение: Центр Берлина — вы работаете из нашего офиса, гибридный формат: 3 дня в офисе и 2 дня удаленно.

О нас CarOnSale — это платформа на базе ИИ для торговли подержанными автомобилями B2B в Европе. Более 40 000 покупателей из более чем 20 стран торгуют на нашей платформе — и 85% инвентаря эксклюзивны для нас. Мы объединяем программное обеспечение, аналитику ценообразования, логистику и финансирование в одном слое — как операционную систему для целой отрасли.

Одна платформа. Один двигатель прибыли.

Платформа, которую вы будете создавать Наш машинный обучение работает на одной общей центральной платформе — а не на отдельном конвейере для каждой модели. Пять канонических этапов: извлечение данных, проверка, трансформация, обучение и оценка. Хранилище данных Snowflake питает управляемое хранилище признаков SageMaker, и модели достигают продакшена через управляемые конвейеры CI/CD в инфраструктуре AWS, управляемой Terraform. Ваша работа — строить внутри нее и делать ее сильнее, чтобы следующая модель стоила меньше при доставке, чем предыдущая.

Ваши обязанности Вы отвечаете за модели от передачи до продакшена: упаковка, развертывание, мониторинг и решение о том, готова ли модель к работе. Вы обеспечиваете надежность продакшен-моделей — обнаружение дрейфа, мониторинг производительности, оповещение и реагирование на инциденты, когда что-то меняется. Вы отвечаете за путь обслуживания и инференса: артефакты обучающего конвейера, точки входа инференса, хуки мониторинга и соответствие хранилищу признаков. Вы анализируете дизайн модели и методологию оценки перед выпуском, а также выявляете утечки данных, ошибки обратного окна и слабые места в оценке во время разработки, пока их еще дешево исправить. Вы расширяете общую платформу, чтобы она оставалась полезной для каждой модели, без утечки специфичной для проекта логики в общий код. Вы устанавливаете инженерные стандарты, на которых работает платформа по мере ее масштабирования в организации.

Что вы принесете с собой Более 4 лет опыта в продакшен-инженерии машинного обучения, с реальной ответственностью за модели после передачи — а не только за их обучение. Сильный Python: типизированный, протестированный, продакшен-код, и вы рецензируете работу других. Достаточная глубина знаний в области машинного обучения, чтобы ставить под сомнение конвейер по вопросам формирования задач, инженерии признаков, выбора модели и методологии оценки. Практический опыт работы с управляемой ML-платформой — SageMaker, Vertex AI, Databricks или Azure ML — плюс хранилища признаков, CI/CD для машинного обучения, AWS и Terraform. AI-ориентированный подход к работе: вы активно используете такие инструменты, как Claude, ChatGPT или Copilot в своей повседневной работе. Английский язык на уровне C1, письменный и устный. Немецкий не требуется — мы работаем на английском.

Желательно Snowflake и dbt — вы сможете освоить оба здесь. Опыт наставничества коллег или рецензирования их работы. Комфорт работы там, где ответ еще не определен.

Что мы предлагаем Гибридная работа: 3 дня в офисе, 2 дня удаленно – плюс 25 дней "Работай откуда угодно" в год. 28 дней ежегодного отпуска. 2 ежегодные беседы о карьере и развитии. Пенсионный план компании с 20% взносом работодателя. Полностью оплаченный Deutschlandticket (общественный транспорт). Членство в FitX или субсидия Urban Sports Club. Виртуальные опционы на акции — доля в росте. Современная IT-среда для вашей повседневной работы. Структурированное онбординг с программой бадди и социальными мероприятиями. Культура многообразия: активная женская сеть, комната для медитации и молитвы.

Подавайте заявку сейчас — вашего резюме достаточно.