Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

Die Ausschreibung ist nicht mehr aktuell. Unten findest du ähnliche aktive Projekte, oder du siehst dir alle aktuellen IT-Projekte an.

AI & Machine LearningAbgelaufen

Senior Machine Learning Engineer

Machine Learning Software Engineering Production ML Systems TensorFlow Kubeflow Feature Engineering Python Recommender Systems Deep Learning Model Deployment Data Pipelines

Festanstellung📍 Austin, TX💶 $335,000–$400,000 (Total Compensation) 🏢 80% vor Ort ⏳ 80% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software✈️ Reisebereitschaft erforderlich 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Machine Learning Engineer für ein schnell wachsendes Technologieunternehmen. Sie werden Teil eines hochperformanten Teams, das Machine-Learning-Systeme im großen Maßstab entwickelt, um komplexe reale Herausforderungen zu lösen. Die Plattform verarbeitet jährlich Milliarden von Transaktionen und nutzt fortschrittliche KI, um intelligente Entscheidungsfindung für Millionen von Endnutzern zu ermöglichen.

In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen Machine Learning und Software Engineering. Sie werden eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um produktionsreife ML-Modelle zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die direkt auf Geschäftsergebnisse einwirken.

Ihre Aufgaben umfassen die Übersetzung von Geschäftsproblemen in skalierbare Machine-Learning-Lösungen, die Entwicklung und Bereitstellung von Produktionsmodellen in Bereichen wie Ranking, Vorhersage, Optimierung und Empfehlungssysteme. Sie bauen robuste Datenpipelines auf, entwickeln hochwertige Features und integrieren Modelle in skalierbare Produktionsinfrastrukturen. Darüber hinaus überwachen Sie die Modellleistung, erkennen Datenabweichungen und verbessern kontinuierlich die Genauigkeit durch Retraining und Experimente.

Wir suchen Kandidaten mit einem Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich. Sie sollten umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von End-to-End-Machine-Learning-Systemen haben, einschließlich Training, Deployment, Serving und Monitoring. Expertise in Bereichen wie Recommender Systems, Bayesian Machine Learning oder Ranking-Modellen ist von Vorteil. Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit modernen ML-Infrastrukturen wie TensorFlow oder Feature Stores sind erforderlich.

Die Position bietet ein wettbewerbsfähiges Gesamtpaket mit Equity und umfassenden Leistungen. Die Arbeitsweise ist hybrid mit vier Tagen pro Woche vor Ort und einem Tag remote. Dies ist eine Gelegenheit, an technisch anspruchsvollen Problemen im großen Maßstab zu arbeiten und messbaren Impact zu erzielen.

Aktuelle Projekte ansehen →

Skills erklärt

Machine Learning: Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Software Engineering: Systematische Disziplin zur Planung, Entwicklung, Prüfung und Wartung von Softwareprodukten; umfasst Methoden, Prozesse und Best Practices der Softwareentwicklung.
Production ML Systems: Systeme, die Machine-Learning-Modelle in Produktionsumgebungen einsetzen, um Prozesse zu optimieren, Fehler vorherzusagen oder Qualität zu kontrollieren.
TensorFlow: Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
Feature Engineering: Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Data pipelines: Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.

Als IT-Freelancer automatisch auf Projekte wie dieses bewerben

Nexus ist die KI-gestützte Plattform für IT-Freelancer, die täglich neue Projektausschreibungen analysiert und passgenaue Bewerbungstexte generiert – vollautomatisch, in Sekunden. Kein manuelles Schreiben mehr: Nexus liest die Ausschreibung, erkennt die gefragten Skills und erstellt einen individuellen Bewerbungstext, den du per Klick versendest.

✓ Projektausschreibungen direkt von Anbietern aus dem DACH-Raum
✓ KI-Bewerbungstext in unter 30 Sekunden – individuell auf jedes Projekt zugeschnitten
✓ Automatischer Versand per E-Mail + Anlage in Pipedrive
✓ Kostenlos starten – keine Kreditkarte erforderlich

Jetzt kostenlos testen →Alle IT-Projekte ansehen

Häufige Fragen zu Nexus

Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?: Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.
Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?: Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
Welche Projektplattformen werden unterstützt?: Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
Kostet Nexus etwas?: Der Einstieg ist dauerhaft kostenlos. Für professionelle Nutzung mit erweiterten Funktionen gibt es kostenpflichtige Pläne – ohne versteckte Kosten oder automatische Verlängerung.