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    Offene StelleVeröffentlicht 4. November 2026

    ML Engineer

    We’re looking for an ML Engineer

    • Arbeitsort: Vollständig remote

    Über die Rolle


    Project details

    • Engagement: full-time (40h/week)

    • Start: 30.11.2026

    • Contract length: 12 months

    • English: min. B2+

    Requirements

    • 5+ years of hands-on ML engineering in Python, with ownership of deployed models and reliable production code,

    • experience integrating predictions with external platforms via API so they trigger automated actions (campaign optimization, recommendations, pricing),

    • strong SQL and BigQuery skills for feature engineering, data validation and reproducible transformations,

    • hands-on experience running ML workloads on GCP: Vertex AI, Pub/Sub, Cloud Run, Composer/Airflow,

    • gradient boosting models (LightGBM, CatBoost, XGBoost), including tuning and evaluation against business-relevant metrics,

    • ability to calibrate predictions and assess how model errors affect downstream decisions.

    Anforderungen

    Strongly preferred

    • entity resolution / identity resolution,

    • propensity, churn/retention, segmentation or LTV modeling in e-commerce or DTC,

    • server-side conversion tracking (Google Enhanced Conversions, Meta Conversions API),

    • Bayesian methods and probabilistic customer models (BG/NBD, Gamma-Gamma).

    Nice to have

    • experimentation, causal inference or bandit methods applied to marketing,

    • Docker, Terraform, CI/CD for pipelines,

    • familiarity with AI tools (e.g. Cursor, Claude Code).

    So läuft es für Sie ab

    1. Einmal bewerben

      Wählen Sie eine offene Stelle oder senden Sie eine Initiativbewerbung. Ihr Lebenslauf reicht für den Start.

    2. Interviews aufzeichnen

      Beantworten Sie Fragen per Video, wann es Ihnen passt: zuerst zu Ihrer Arbeitsweise, dann zu Ihrem Stack, mit einem kurzen Test.

    3. Ein kurzes Gespräch

      Wenn Ihre Interviews überzeugen, lernen wir Sie in einem kurzen Videocall kennen.

    4. Passende Kundenprojekte

      Wir schlagen Sie für jede passende Rolle vor, nicht nur für die, auf die Sie sich beworben haben, und sagen Ihnen, wenn gerade nichts passt.

    Wie wir mit Ihren Daten umgehen: Datenschutzerklärung

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