Audio Data Engineer / Machine Learning Engineer bei Majori GmbH
Majori sucht in Berlin eine:n Audio Data Engineer / Machine Learning Engineer zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle für Sprach- und Audioverarbeitung. Du gestaltest Datendomänen, optimierst Deep-Learning-Architekturen und treibst MLOps-Prozesse in einem agilen Startup voran. Ideal für erfahrene Entwickler:innen mit Leidenschaft für Signalverarbeitung und produktreife Softwarelösungen.
Dein Einstieg als Audio Data Engineer bei Majori
Als Teil des Kernteams übernimmst du eine Schlüsselrolle in der Entwicklung intelligenter Sprachsysteme. Du kombinierst fundierte Expertise in maschinellem Lernen mit praktischer Datenarchitektur, um Audioeingaben in wertvolle KI-Entscheidungen zu transformieren.
- Innovative Modellentwicklung — Du designst und trainierst Deep-Learning-Architekturen, die speziell auf Audioverbesserung und Quellentrennung zugeschnitten sind.
- Robuste Datenpipelines — Der Aufbau realistischer Simulationsumgebungen und die Pflege komplexer Audio-Datenströme bilden das Fundament deiner täglichen Arbeit.
- Qualitätssicherung & Benchmarking — Durch die Entwicklung eigener Evaluations-Tools stellst du sicher, dass die Modelle auch unter realen akustischen Bedingungen zuverlässig performen.
Diese Position bietet dir die einzigartige Chance, technologische Visionen direkt in marktreife Anwendungen zu übersetzen.
So gestaltest du die Zukunft der Sprach-KI
Dein Fokus liegt auf dem gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen, von der ersten Datenaufbereitung bis zum finalen Deployment. Dabei arbeitest du eng mit cross-funktionalen Teams zusammen, um technische Innovationen schnell in nutzbare Produkte zu überführen.
- Architektur & MLOps — Du optimierst Trainingsinfrastrukturen und automatisierst Deployment-Workflows, um die Effizienz des gesamten Engineering-Teams zu steigern.
- Praxisnahe Anwendungsfälle — Gemeinsam mit Produktteams identifizierst du neue Use Cases und erarbeitest technische Demos, die das Marktpotenzial der Sprach-KI unterstreichen.
- Metriken & Analyse — Deine analytische Denkweise hilft dir, aussagekräftige Kennzahlen zu definieren und kontinuierliche Verbesserungen datenbasiert voranzutreiben.
Die flachen Hierarchien ermöglichen dir direkten Einfluss auf Produktentscheidungen und technische Roadmaps.
Diese Qualifikationen bringst du als ML Engineer mit
Um in diesem schnelllebigen Startup-Umfeld erfolgreich zu sein, kombinierst du starke technische Fähigkeiten mit einer lösungsorientierten Arbeitsweise. Wir erwarten fundierte Erfahrung im Umgang mit modernen ML-Stacks.
- Technische Expertise — Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch sowie praktische Erfahrung mit Digital Signal Processing (DSP) und akustischen Störfaktoren.
- Projekt-Erfahrung — Mindestens drei Jahre Hands-on-Erfahrung in ML- oder Data-Projekten, inklusive End-to-End-Verantwortung von der Datenaufbereitung bis zur Evaluation.
- Startup-Mindset — Du verfügst über eine hohe Eigenverantwortung, passt dich flexibel an neue Anforderungen an und hast Spaß daran, eigenständig Lösungen zu entwickeln.
Ein akademischer Hintergrund in Informatik, Mathematik oder Elektrotechnik ist dabei von großem Vorteil.
Deine Vorteile auf einen Blick
Majori bietet dir ein Arbeitsumfeld, das technologische Exzellenz mit echter Work-Life-Balance verbindet. Du profitierst von einem Team, das Leidenschaft mit professionellem Anspruch vereint.
- Attraktive Vergütung — Ein wettbewerbsfähiges Gehaltspaket wird durch zusätzliche Leistungen und flexible Benefits ergänzt.
- Hohe Autonomie — Du übernimmst Ownership in deinen Projekten und hast direkten Einfluss auf die technologische Ausrichtung des Startups.
- Wachstum & Entwicklung — Regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten und ein erstklassiges Kollegium fördern deine fachliche sowie persönliche Karriere.
Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte aktiv die nächste Generation intelligenter Audiolösungen.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Welche Programmiersprachen und Frameworks werden primär eingesetzt?
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Der technische Fokus liegt klar auf Python und PyTorch für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen. Zusätzlich sind Kenntnisse in MLOps-Tools und Daten-Pipeline-Frameworks essenziell, um skalierbare Trainings- und Deployment-Prozesse zu gewährleisten.
Handelt es sich um eine reine Remote- oder eine Präsenzstelle?
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Die Position ist primär am Berliner Standort angesiedelt, wobei flexible Arbeitsmodelle und mobiles Arbeiten unterstützt werden. Der enge Austausch im Team sowie der Zugang zu spezieller Hardware machen hybride Arbeitsstrukturen zur bevorzugten Lösung.
Welche beruflichen Perspektiven bietet das Unternehmen?
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Als wachsendes Tech-Startup bietet Majori schnelle Aufstiegsmöglichkeiten und die Chance, frühzeitig technische Verantwortung zu übernehmen. Durch regelmäßige Feedbackschleifen und gezielte Weiterbildungen wird deine langfristige Karriere nachhaltig gefördert.
Wie erfolgt der Bewerbungsprozess?
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Der Prozess ist schlank und transparent. Nach der Einreichung deiner Unterlagen folgt ein technisches Austauschgespräch, gefolgt von einem vertiefenden Interview zu deinen bisherigen Projekten. Ziel ist eine schnelle und faire Entscheidungsfindung.