Machine Learning Engineer (m/w/d) | DSIANA

Wir sind der Digitalisierungspartner der genossenschaftlichen FinanzGruppe und vereinen jahrzehntelange Banking-Expertise mit moderner Informationstechnologie. Die speziell auf Banken zugeschnittenen IT-Lösungen und Leistungen reichen vom Rechenzentrumsbetrieb über das Bankverfahren agree21 bis hin zur App-Entwicklung. Als deutschsprachiges Unternehmen nutzen wir zukunftsweisende Technologien wie künstliche Intelligenz oder Smart Data und schreiben Prozessoptimierung, Sicherheit und Regulatorik groß.

Wir haben uns zum Ziel gesetzt, innovative digitale Banking- und Near-Banking-Erlebnisse für über 900 Banken und mehr als 30 Millionen Bankkund*innen zu ermöglichen. Daher investieren wir systematisch in das Know-how unserer mehr als 5.500 Mitarbeitenden und betrachten Nachhaltigkeit als strategisches Unternehmensziel.

Unser Zusammenarbeitsmodell zeichnet sich durch eine agile, crossfunktionale Arbeitsweise in allen Unternehmensbereichen aus. Wir verbinden Menschen und Märkte von morgen - einfach. digital. sicher.

Für unser Geschäftsfeld Data, Security & Identity im Tribe Analytics suchen wir dich in Voll- oder Teilzeit ab 30 Wochenstunden als Machine Learning Engineer (m/w/d) in Karlsruhe bzw. Münster. Deine Tätigkeit ist dem Squad Data Ignite zugeordnet. Hier arbeitest du mit 8 Kolleg*innen standortübergreifend und mit vielfältigen Schnittstellen zusammen.

• Aufgaben mit Perspektiven
• Du arbeitest in einem agilen Team mit echter Fullstack-Verantwortung von Entwicklung, Automatisierung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Datenplattform - basierend auf einer hybriden Cloud-Architektur (On-Premise & Public Cloud).
• Du gestaltest aktiv die technische Bereitstellung und Weiterentwicklung unserer Databricks-Umgebungen für Banken - inklusive Automatisierung, Sicherheitskonzepte und Mandantentrennung.
• Du bindest interne und externe Stakeholder ein, um gemeinsam tragfähige und produktionsreife Datenlösungen zu realisieren - vom Datenzugriff über Feature Engineering bis zum Modell-Deployment.
• Du arbeitest eng mit Data Scientists, Entwicklern und Kunden zusammen und bringst dein technisches Know-how in interdisziplinäre Teams ein.
• Du hast Spaß an der Automatisierung komplexer Abläufe und der Weiterentwicklung unserer CI/CD- und Infrastrukturprozesse mittels Terraform.
• Du gestaltest den Aufbau und Betrieb containerisierter Services im OpenShift-Cluster sowie die effiziente Nutzung S3-kompatibler Speicherlösungen aktiv mit.

• Persönlichkeit mit Profil
• Du hast ein einschlägiges Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation abgeschlossen und bringst mehrjährige einschlägige Berufserfahrung im Data-Engineering-Umfeld mit.
• Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung (z. B. Apache Airflow), Containerisierung (Docker), OpenShift/Kubernetes und objektbasiertem Speicher (S3).
• Du hast Erfahrung mit Cloud-Umgebungen - insbesondere mit Databricks (Delta Lake, MLflow, Unity Catalog) - und bist sicher im Umgang mit Cloud Plattformarchitekturen.
• Du bringst Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (Terraform), Versionsverwaltung (Git) und CI/CD-Prozessen mit und kannst komplexe Systemlandschaften ganzheitlich betrachten.
• Du denkst prozess- und produktionsorientiert, erkennst technische Zusammenhänge und arbeitest lösungsfokussiert im regulierten Umfeld (z. B. Banken).
• Du verfügst über verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie über a) verhandlungssichere Englischkenntnisse (C1) oder b) gute Englischkenntnisse (mind. B2).
• Du arbeitest eigenverantwortlich, teamorientiert und bringst ein hohes Maß an Kommunikationsstärke, Flexibilität und Lernbereitschaft mit - sowohl in der internen Zusammenarbeit als auch im Kundenkontakt.