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KI / Machine Learning Engineer (m/w/d)

Engineering Remote (Deutschland) / Köln Vollzeit 80.000–100.000 €

Description

Deine Rolle

Du bringst Künstliche Intelligenz in den deutschen Mittelstand. Nicht als Buzzword, sondern als konkreten Mehrwert: Dokumentenverarbeitung, Predictive Analytics, NLP-Lösungen und LLM-Integrationen, die echte Geschäftsprobleme lösen.

Bei Syntriq arbeitest du nicht an Research-Papern – du baust Systeme, die in Produktion laufen und Unternehmen messbaren Wert liefern.

Was du bei uns machst

  • Entwicklung und Deployment von ML-Modellen für Kundenprojekte (NLP, Computer Vision, Zeitreihenanalyse)
  • LLM-Integration in bestehende Systeme (RAG-Pipelines, Fine-Tuning, Prompt Engineering)
  • Aufbau von Datenpipelines (ETL, Feature Engineering, Datenqualität)
  • MLOps: Modell-Monitoring, A/B-Testing, automatisierte Retraining-Pipelines
  • Technische Beratung: Kunden erklären, was KI kann (und was nicht) – ohne Hype
  • Evaluierung neuer Modelle und Frameworks (Hugging Face, LangChain, vLLM)

Requirements

Was du mitbringst

  • 3+ Jahre Erfahrung in ML Engineering oder Data Science (mit Produktionsbezug)
  • Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch oder TensorFlow)
  • Praktische Erfahrung mit NLP und/oder LLMs (RAG, Fine-Tuning, Embeddings)
  • Verständnis von MLOps-Practices (Experiment-Tracking, Model Serving, Monitoring)
  • Erfahrung mit Cloud-ML-Services (AWS SageMaker, Azure ML oder GCP Vertex AI)
  • Du kannst technische Konzepte verständlich für Nicht-Techniker erklären
  • Gutes Deutsch (mindestens B2)
  • Bonus: Erfahrung mit Computer Vision, Zeitreihenanalyse oder Recommender Systems

What We Offer

Was wir bieten

  • 100% Remote – arbeite von wo du willst
  • State-of-the-Art KI: Wir arbeiten mit den neuesten Modellen und Technologien
  • GPU-Budget: Zugang zu dedizierten GPUs für Training und Experimente
  • Faire Vergütung: 80.000–100.000 € + Bonus
  • Weiterbildungsbudget: 3.000 €/Jahr
  • Konferenzen: Wir schicken dich auf ML-Konferenzen (NeurIPS, ICML, PyData)
  • Impact: Deine Modelle laufen in Produktion – nicht in Notebooks

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No cover letter needed. CV + GitHub/Portfolio is enough.

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