ML Engineer (m/w/d) - 100%

Verwandle Momente in Erinnerungen

Du möchtest AI nicht nur ausprobieren, sondern produktiv einsetzen? Du begeisterst dich für Machine Learning, Computer Vision und moderne AI-Plattformen und möchtest Modelle entwickeln, die täglich Millionen von Bildern intelligenter machen? Bei ifolor entwickelst du die Machine-Learning-Plattform weiter. Dabei arbeitest du mit modernen Technologien wie Python, PyTorch, Vision Transformer, vLLM, GPU-Cloud-Infrastrukturen und MLOps-Tools in einem Umfeld, das technische Exzellenz, Ownership und kontinuierliche Verbesserung fördert.

Deine Rolle bei uns

Als Machine Learning Engineer entwickelst und verantwortest du zentrale AI-Komponenten. Gemeinsam mit Backend Engineers, Product Ownern und Plattform-Spezialisten bringst du moderne Machine-Learning-Lösungen zuverlässig in Produktion.

• Machine Learning: Entwicklung, Fine-Tuning und Betrieb moderner Vision-Language-Modelle sowie Weiterentwicklung unserer Embedding- und Computer-Vision-Pipelines.
• AI-Plattform & MLOps: Aufbau und Betrieb skalierbarer ML-Infrastrukturen, Inference-Services und MLOps-Prozesse für produktive AI-Anwendungen.
• Make-or-Buy-Entscheidungen: Mitgestaltung fundierter Entscheidungen, wann sich ein eigenes Modell lohnt und wann ein API-basierter LLM-Dienst ausreicht – mit Blick auf Kosten, Qualität und Time-to-Market.
• Architektur & Innovation: Mitgestaltung der AI-Architektur, Evaluation neuer Technologien sowie Entwicklung performanter und zukunftssicherer Lösungen.
• Engineering Excellence: Sicherstellung hoher Modellqualität durch Benchmarks, automatisierte Tests, Monitoring und kontinuierliche Optimierung.
• Zusammenarbeit & Ownership: Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams sowie aktive Mitgestaltung technischer Entscheidungen und Wissenstransfer.

Was du mitbringst

Du bringst fundierte Erfahrung im Machine Learning Engineering mit und fühlst dich in produktiven AI-Umgebungen zuhause. Du entwickelst leistungsfähige Modelle, denkst pragmatisch und bringst Lösungen zuverlässig in Produktion.

• Ausbildung: UNI-, FH- oder ETH-Abschluss, alternativ gleichwertige Ausbildung mit relevanter Berufserfahrung.
• Sprachen: Verhandlungssichere Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil oder die Bereitschaft, Deutsch zu lernen.
• Erfahrung: Mehrjährige praktische Erfahrung im Machine Learning Engineering mit Fokus auf Computer Vision, Deep Learning und produktiven AI-Systemen.
• Technologien: Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch sowie Erfahrung mit Vision-Language-Modellen, Transformer-Architekturen und Fine-Tuning von Foundation-Modellen.
• AI-Plattform & MLOps: Erfahrung im Aufbau und Betrieb skalierbarer ML-Systeme sowie mit MLOps, GPU-Cloud-Infrastrukturen und modernen Inference-Frameworks.
• LLMs & Data: Erfahrung mit Embedding-Modellen, API-basierten LLMs und dem Aufbau von Trainingsdatensätzen sowie Evaluations-Benchmarks.
• Qualität & Software Engineering: Sicher im Umgang mit Testing, CI/CD, Code Reviews und Best Practices für wartbare, produktive Software.
• Persönlichkeit & Arbeitsweise: Offene, begeisterungsfähige Persönlichkeit mit Eigenmotivation; selbständig, strukturiert, zuverlässig, lösungsorientiert und teamfähig.

Warum ifolor?

• Work-Life-Balance: Unser hybrides Arbeitsmodell kombiniert das Beste aus beiden Welten: Zwei Tage pro Woche sind wir gemeinsam im Büro – für die Kollaboration untereinander und den Teamspirit. An den übrigen Tagen entscheidest du, ob du vor Ort oder im Homeoffice arbeiten möchtest.
• Finanzielle Benefits: Wir übernehmen 100 % der Kosten für Unfallzusatzversicherung und Krankentaggeld, die Pensionskasse wird im fairen Verhältnis 60/40 finanziert. Dazu kommen teilfinanziertes Boostbar Essen, gratis Kaffee, kostenlose Parkplätze, ein Geburtstagsgutschein von Bontique, ifolor-Gutscheine sowie 100 % Lohn während des Mutterschaftsurlaubs.
• Bildung & Entwicklung: Bei ifolor gestaltest du deinen Entwicklungsweg selbst. Ob fachlich oder persönlich, wir unterstützen dich dabei mit passenden Weiterbildungsangeboten, individueller Förderung und dem nötigen Freiraum, um deine Ziele zu erreichen.