machine-learning-software-engineer bei dmTECH GmbH
dmTECH GmbH sucht erfahrene Machine Learning Software Engineers für die Entwicklung intelligenter Einkaufsbegleitungssysteme im Homeoffice. Die Rolle kombiniert tiefes ML-Wissen mit praktischer Software-Engineering-Erfahrung für produktive Systeme. Mit 100% Remote-Arbeit und umfangreichen Benefits bietet das Unternehmen eine spannende Karrieremöglichkeit im Bereich Generative AI.
Deine Rolle als ML-Spezialist bei der digitalen dm-Einkaufsbegleitung
Diese Position verbindet traditionelle Software-Engineering-Prinzipien mit modernsten Machine-Learning-Technologien. Du wirst nicht nur Algorithmen entwickeln, sondern echte Kundenerlebnisse gestalten, die den Einkauf im dm online revolutionieren.
- Produktvision mitentwickeln — Du fungierst als strategischer Partner für Product Owner, übersetztst Kundenbedürfnisse in technische Architekturentscheidungen und hinterfragst Ideen kritisch
- Vom Algorithmus zum skalierbaren Produkt — Deine Aufgabe ist es, ML-Modelle nicht nur im Notebook zu experimentieren, sondern in robuste, produktive Services zu überführen, die täglich Millionen von Kunden erreichen
- Architekturentscheidungen treffen — Du gestaltest gemeinsam im Team die technischen Grundlagen, damit Systeme mit wachsenden Anforderungen und neuen Features mitwachsen können
- Innovation vorantreiben — Besonders im Bereich Generative AI verfolgst du Markttrends und baust Prototypen, um neue Anwendungsfälle für die persönliche Einkaufsbegleitung zu testen
Diese Rolle bietet dir die Möglichkeit, von der ersten Idee bis zur Auslieferung im Live-Betrieb mitzuwirken – ein echter Produktverantwortungsbereich mit direktem Kundeneinfluss.
Technische Herausforderungen im Produkt-Engineering
Als erfahrener ML-Engineer erwartet dich eine Rolle, die tiefes technisches Verständnis mit Produktbewusstsein verbindet. Es geht nicht um akademische Experimente, sondern um skalierbare Systeme, die echte Nutzer erreichen.
- Fundierte ML-Kenntnisse in Python — Du setzt Konzepte wie Scikit-learn, Pandas und Numpy nicht nur theoretisch um, sondern in produktiven Systemen, die Stabilität und Performance garantieren
- Microservices-Architektur — Dein Zuhause sind skalierbare Services mit sauberen APIs, automatisierten Tests und umfassender Observability – nicht monolithische Anwendungen
- MLOps-Perspektive — Du verstehst den gesamten Lebenszyklus von Modellen: Training, Deployment, Monitoring und iterative Verbesserung in der Produktion
- Frontend-Kollaboration — Je nach deinen Stärken berätst oder implementierst du die Frontend-Integration, damit ML-Erkenntnisse optimal in App und Web-Oberflächen integriert werden
- Technische Exzellenz — Clean Code, CI/CD-Pipelines und automatisiertes Testing sind für dich keine Selbstzwecke, sondern notwendige Grundlagen für stabile Produkte
Die Arbeit erfordert ein tiefes Verständnis moderner Software-Architekturen und die Fähigkeit, komplexe ML-Probleme in robuste technische Lösungen zu übersetzen.
Was du bringst: ML-Kompetenzen und Engineering-Exzellenz
Das Unternehmen sucht keine theoretischen ML-Experten, die nur Notebooks bedienen, sondern erfahrene Software Engineers mit tiefem ML-Verständnis für produktive Systeme.
- Software Engineering mit ML-Fokus — Du hast bereits Microservices entworfen, gebaut und betrieben. Kotlin ist für dich vertraut, ebenso sauberes API-Design und automatisiertes Testen
- ML-Praxis Erfahrung — Python ist deine Hauptsprache, und du kannst ML-Bibliotheken wie Scikit-learn, Pandas und Numpy sicher einsetzen. Du verstehst gängige ML-Konzepte und setzt sie eigenständig um
- Produkt-Mindset — Du willst den Erfolg des Produkts direkt beeinflussen und denkst nicht nur technisch, sondern auch unternehmerisch mit entscheidungsfreudigem Ansatz
- Teamorientierte Arbeit — Du bringst deine Ideen überzeugend im Team ein und entwickelst gemeinsam die beste Lösung, statt einzeln zu entscheiden
- Technologische Neugier — Besonders im Bereich Generative AI bleibst du am Puls der Forschung und erkennst neue Anwendungsmöglichkeiten für die persönliche Einkaufsbegleitung
Die Kombination aus klassischem Software-Engineering und modernem ML-Wissen ist der Schlüssel für diese Rolle im Bereich intelligente Produktempfehlungen.
Vorteile und Work-Life-Balance bei dmTECH
dmTECH bietet nicht nur spannende Aufgaben, sondern ein umfassendes Benefits-Paket, das auf Gesundheit, Lernen und Work-Life-Balance ausgerichtet ist.
- 100% Remote mit Flexibilität — Du kannst komplett von zu Hause arbeiten, mit flexiblen Arbeitszeiten und 37,5-Stunden-Woche. Bei Bedarf stehen moderne Büros im Dialogicum für Zusammenarbeit zur Verfügung
- Umfangreiche Weiterbildung — Die digitale dm-Lernwelt bietet über 250 Seminare und Workshops, plus Zugang zu Udemy mit tausenden Kursen. Externe Events und Weiterbildungen sind zusätzlich möglich
- Gesundheit und Vorsorge — Betriebsliche Altersvorsorge-Zuschuss, Berufsunfähigkeitsversicherung, Angebote für physische und psychische Gesundheit sowie Kooperationen mit Krankenkassen und Fitness-Studios
- Mitarbeiter-Rabatte — 10% Rabatt in allen deutschen dm-Märkten plus exklusive Angebote in vielen Onlineshops. Zweimal jährlich kannst du Smartphones, Tablets oder Laptops privat leasen
- Mobilität — Zuschuss zum Deutschlandticket Job, JobRad-Option, Parkplätze, E-Ladestationen und Fahrradgarage auf dem Gelände. S-Bahn-Station und Autobahn-Anschluss in direkter Nähe
- Arbeitsatmosphäre — Helle, großzügige Räume mit neuester Technik und ergonomischem Mobiliar. Täglich frische Mahlzeiten und gesunde Snacks im Culinarium zum fairen Preis
Zusätzlich erhältst du Urlaubs- und Weihnachtsgeld, Sonderzahlungen und Warengutscheine als Teil des Erfolgsanteils der Arbeitsgemeinschaft.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Ist die Position wirklich 100% Homeoffice oder gibt es doch Präsenztage?
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Die Stelle wird als 100% Remote angeboten, was bedeutet, dass du komplett von zu Hause aus arbeiten kannst. Allerdings steht dir bei Bedarf das moderne Büro im Dialogicum in Karlsruhe zur Verfügung, falls du gelegentlich persönliche Abstimmungen im Team vornehmen möchtest. Die Entscheidung liegt letztlich bei dir, wann und wo du arbeitest.
Welches Gehalt ist für diese ML-Software-Engineer-Rolle zu erwarten?
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Das Unternehmen nennt kein konkretes Gehalt in der Stellenanzeige, da dies individuell verhandelt wird und von deiner Erfahrung und Qualifikation abhängt. Als erfahrener ML-Engineer mit Software-Engineering-Hintergrund kannst du bei erfahrenen IT-Unternehmen in Karlsruhe mit einem attraktiven Paket rechnen, das typischerweise im Rahmen der aktuellen Marktwerte für vergleichbare Positionen liegt.
Was ist das Hauptziel der dmTECH Einkaufsbegleitung?
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Das Ziel geht über reine Produktempfehlung hinaus – es soll eine persönliche und intelligente Einkaufsbegleitung im dm-App-Erlebnis geschaffen werden. Dabei steht nicht die Maximierung der verkauften Produkte im Vordergrund, sondern die nachhaltige Unterstützung der Kunden durch GenAI-gestützte, individualisierte Empfehlungen und Beratung im digitalen Einkaufsprozess.
Gibt es für Quereinsteiger ohne ML-Erfahrung eine Chance?
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Die Position erfordert fundierte Machine-Learning-Kenntnisse und Software-Engineering-Erfahrung. Für Quereinsteiger ohne ML-Hintergrund ist diese Rolle nicht geeignet. Das Unternehmen sucht erfahrene ML-Engineers, die bereits produktive Systeme entwickelt und ML-Modelle in skalierbare Services überführt haben. Für Einsteiger gibt es andere Einstiegspositionen im Bereich Data Science oder Software Development.