senior-ml-engineer bei adesso SE
adesso SE sucht einen Senior ML Engineer für die Entwicklung skalierbarer Machine-Learning-Architekturen im Enterprise-Umfeld. Die Position umfasst die Gestaltung von ML-Produktionsarchitekturen, Aufbau robuster Trainings- und Inferenzpipelines sowie Sicherstellung der Modellrobustheit durch Monitoring und Retraining-Mechanismen. Das Unternehmen bietet flexible Arbeitsmodelle, über 400 Trainingsangebote und vielfältige Benefits zur Work-Life-Balance.
Deine Aufgaben als Senior ML Engineer in der Produktionsarchitektur
Als Senior ML Engineer bei adesso SE trägst du maßgeblich zur Gestaltung moderner Machine-Learning-Infrastrukturen bei. Deine Rolle verbindet technische Expertise mit strategischer Verantwortung für skalierbare Enterprise-Lösungen.
- Produktionsarchitektur gestalten — Du konzipierst und implementierst robuste ML-Architekturen für hochverfügbare Enterprise-Anwendungen, die Skalierbarkeit und Stabilität gewährleisten.
- Trainings- und Inferenzpipelines entwickeln — Der Aufbau automatisierter Daten-, Trainings- und Deploymentpipelines mit CI/CD-Integration bildet das Rückgrat produktiver ML-Systeme.
- Modellrobustheit sicherstellen — Durch implementierte Monitoring-, Drift-Detection- und Retraining-Mechanismen garantierst du langfristige Performance und Datenqualität.
- Performance optimieren — Du analysierst Latenz, Skalierungsverhalten und Ressourceneffizienz kontinuierlich und passt Modelle entsprechend an.
- Technische Verantwortung übernehmen — Als technischer Entscheidungsträger arbeitest du eng mit Plattform- und DevOps-Teams zusammen für integrierte Lösungen.
Diese Rolle ermöglicht dir, KI-Transformationen bei führenden Kunden aktiv mitzugestalten und technologische Innovationen in die Praxis zu überführen.
Expektierte Qualifikationen und technische Voraussetzungen
adesso SE erwartet von Senior ML Engineers fundierte praktische Erfahrung und tiefes Verständnis moderner Machine-Learning-Technologien im Unternehmenskontext.
- Berufserfahrung — Mindestens fünf Jahre in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver ML-Systeme im Enterprise-Umfeld sind unerlässlich.
- Ausbildung — Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder vergleichbarem technischen Fachgebiet bildet die Basis.
- MLOps-Kompetenzen — Sichere Beherrschung von MLOps-Prinzipien, Modellversionierung, Feature Stores und Lifecycle-Management ist zwingend erforderlich.
- Technologiestack — Souveräner Umgang mit Python, Docker, Kubernetes, MLflow und mindestens einer Hyperscaler-Cloud (AWS, Azure oder GCP) wird erwartet.
- Strukturierte Arbeitsweise — Engineering-orientierter Ansatz mit testgetriebener Entwicklung und klarem Fokus auf Skalierbarkeit und Stabilität.
- Englischkenntnisse — Sichere Kommunikation auf Englisch ist für internationale Projekte notwendig.
Die Kombination aus praktischer Erfahrung und aktueller Technologie-Kenntnisposition macht diese Stelle besonders attraktiv für erfahrene ML-Profis.
Warum adesso SE ein spannender Arbeitgeber für KI-Experten ist
adesso SE verbindet digitale Exzellenz mit vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten für seine Mitarbeiter in einem wachsenden Unternehmen.
- Fortbildungsmöglichkeiten — Über 400 Trainingsangebote und eine digitale Lernplattform unterstützen deine kontinuierliche Weiterentwicklung im schnelllebigen KI-Bereich.
- Gesundheit und Wohlbefinden — Sportliche Zuschüsse für Fitnessmitgliedschaften, Platzmiete-Übernahme für Aktivitäten wie Badminton oder Tennis und regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen.
- Work-Life-Balance — Das Auszeitprogramm und flexible Arbeitsmodelle helfen dir, Beruf und Privatleben optimal in Einklang zu bringen.
- Familienfreundlichkeit — Kinderferienbetreuung, Kita-Kooperationen und Eltern-Kind-Büros unterstützen die Vereinbarkeit von Familien- und Arbeitsleben.
- Teamgeist und Zusammenhalt — Gemeinsame Events, Welcome Days, Firmenläufe und das Patensystem stärken den Teamzusammenhalt.
- Angestellte Belohnungen — Prämien für Empfehlungen, Vorträge, Betreuung von Abschlussarbeiten und attraktive Vergünstigungen über das Corporate-Benefits-Portal.
- Mobilität und Flexibilität — JobRad-Angebote, Deutschlandticket-Zuschüsse und bis zu zwei Monate mobiles Arbeiten im EU-Ausland.
- Zukunftssicherheit — Ein hauseigener Versicherungsberater bietet individuelle Lösungen für Altersvorsorge und Krankenversicherung.
Dieses umfassende Benefits-Portfolio zeigt das ernsthafte Engagement des Unternehmens für das Wohlergehen seiner Mitarbeiter.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Ist diese Position vollständig remote verfügbar?
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Die Position wird als hybrid angeboten mit flexiblen Arbeitsmodellen. Es werden mehrere Standorte in Deutschland wie Berlin, Aachen oder Dresden genannt. Zusätzlich bietet das Unternehmen die Möglichkeit, bis zu zwei Monate im EU-Ausland mobil zu arbeiten, was auf eine gewisse Remote-Flexibilität hindeutet. Die genaue Remote-Anteil sollte im Bewerbungsgespräch geklärt werden.
Welche Gehaltserwartung sollte ich für diese Position haben?
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In der Stellenanzeige wird keine konkrete Gehaltsangabe gemacht, was bei Senior-Positionen in der IT üblich ist. Für erfahrene ML-Engineer mit 5+ Jahren Erfahrung in Deutschland solltest du aktuell zwischen 70.000 und 110.000 EUR brutto pro Jahr rechnen, abhängig von Standort und spezifischen Qualifikationen. Die detaillierte Vergütung kann im Gespräch geklärt werden.
Muss ich bereits Cloud-Zertifizierungen besitzen?
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Zertifizierungen in AWS, Azure oder GCP sind nicht zwingend als Voraussetzung genannt, aber die praktische Erfahrung mit mindestens einer Hyperscaler-Cloud wird erwartet. Zertifizierungen können als Pluspunkt bei der Bewerbung dienen und zeigen fundiertes Wissen in den aktuellen Cloud-Technologien, die für moderne MLOps-Architekturen relevant sind.
Wie sieht die Weiterbildungsmöglichkeit bei adesso SE aus?
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adesso SE investiert stark in die Weiterbildung mit über 400 Trainingsangeboten und einer digitalen Lernplattform. Diese umfassende Weiterbildungsmöglichkeit zeigt das Unternehmen verpflichtet ist, seine Mitarbeiter im schnelllebigen Bereich der KI und Machine Learning kontinuierlich zu qualifizieren und beruflich zu entwickeln.