Applied Machine Learning Engineer (m/w/d)

Als Applied Machine Learning Engineer entwickelst du Modelle und Optimierungslogiken, die reale Kapazitäts- und Planungsentscheidungen automatisieren. Dein Fokus liegt auf Prognosen, Berechnungen und Entscheidungsmodellen, die direkt in den operativen Kern unserer SaaS einfließen. Du arbeitest an echten Produktionsproblemen mit hoher Wirkung von Forecasting bis Scheduling.

In dieser Rolle entwickelst du ML-basierte Modelle und Berechnungslogiken zur automatisierten Kapazitäts- und Planungslösungen innerhalb unserer SaaS-Lösung. Dein Fokus liegt auf Prognosen, Optimierung und Entscheidungslogik. Du arbeitest datengetrieben an realen operativen Problemen und bringst Machine Learning zuverlässig in die Produktion.

• Mehrjährige Erfahrung im Bereich Applied Machine Learning oder in einer vergleichbaren Rolle
• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit gängigen ML-Libraries
• Erfahrung mit Prognosemodellen, Optimierungsproblemen oder Entscheidungslogiken
• Sicherer Umgang mit Datenanalyse, Feature Engineering und Modellbewertung
• Erfahrung mit produktiven ML-Systemen und deren Betrieb

Du wirst Teil unseres engagierten, interdisziplinären Entwicklungsteams aus erfahrenen Entwicklern, UX-Designern und Product Managern. Wir legen großen Wert auf offene Kommunikation, gegenseitige Unterstützung und eine konstruktive Feedback-Kultur.

Du kannst überwiegend remote arbeiten, gleichzeitig treffen wir uns regelmäßig in Berlin-Schöneberg, um gemeinsam Ideen zu entwickeln, Strategien abzustimmen und natürlich auch, um zusammen Mittag zu essen.

Bei uns erwarten dich flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege und eine freundschaftliche, kollegiale Atmosphäre mit viel Raum für Kreativität und persönliches Wachstum.

Unser Bewerbungsprozess ist transparent, schlank und persönlich gestaltet:

1. Erstes Kennenlernen (Remote) – Ein kurzes Gespräch, um Sie und Ihre Motivation kennenzulernen.
2. Fachliches Interview – Technisches Gespräch mit unseren Entwickler:innen, ggf. inkl. Code-Review oder kleiner Praxisaufgabe.
3. Team-Interview – Austausch mit zukünftigen Kolleg:innen, um Fragen zu stellen und unser Arbeitsumfeld kennenzulernen.
4. Finales Gespräch & Angebot – Gemeinsame Abstimmung zu Rahmenbedingungen und nächstmöglichem Starttermin.

Wir legen Wert auf schnelle Rückmeldungen und begleiten Sie während des gesamten Prozesses offen und wertschätzend.