Software Engineer for AI Forecasting (gn)

Schwarz IT

Berufsfeld
Technik

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Software Engineer for AI Forecasting (gn), Schwarz IT

Die Schwarz IT KG ist als zentraler IT-Dienstleister für Auswahl, Bereitstellung und Betrieb sowie Weiterentwicklung von IT-Infrastrukturen, IT-Plattformen und Business-Anwendungen zuständig. Damit erbringt die Schwarz IT sowohl für Kaufland und Lidl als auch für die Schwarz Dienstleistung KG und die Schwarz Zentrale Dienste KG IT-Dienstleistungen. Um die Fachbereiche durch IT-Lösungen optimal bei deren Geschäftsprozessen zu unterstützen, nimmt die Schwarz IT Anforderungen der Fachbereiche in Beratungsgesprächen auf und erarbeitet gemeinsam mit diesen professionelle und leistungsfähige IT-Lösungen.

Im Bereich Artificial Intelligence Forecasting entwickeln wir Datenprodukte für die gesamte Schwarz Gruppe. Wir nutzen aktuelle Cloud- und AI Technologien, um innovative Lösungen für eine Vielzahl von Geschäftsfeldern von der Produktion über das Filialgeschäft bis zur Logistik zu entwickeln und operativ zu betreiben.
Als Machine Learning Engineer arbeitest Du gemeinsam mit Data und Software Engineers an AI-Lösungen, die in einem Weltkonzern reale Mehrwerte schaffen.

Deine Aufgaben

Entwicklung komplexer Datenprodukte, die in unsere Geschäftsprozesse eingebunden werden und unternehmerischen Mehrwert generieren
Beurteilung und Aufbereitung relevanter Datenquellen
Evaluierung, Implementierung und Optimierung geeigneter Algorithmen
Zielgerichtet Anwendungen modernster Data Science-Techniken
Integration von Modellen in produktive Software
Industrialisierung der Modelle (MLOps, DevOps)
Arbeit in interdisziplinären, agilen Projektteams
Fachliche Führung und Anleitung von Teammitgliedern
Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern

Dein Profil

Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Data Science, Mathematik, Statistik, Informatik, Physik oder einer themenverwandten Fachrichtung
Mehrjährige Berufserfahrung als Machine Learning Engineer oder Data Scientist
Praktische Erfahrung mit Forecasting- und Pricing-Anwendungsfällen und den gängigen Modellen (Gradient Boosting Machine, Neuronale Netze, (S)ARIMA, Prophet)
Sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning, Optimierungs- und Data Mining-Methoden (z.B. mit Python, Spark)
Idealerweise Erfahrung mit verteilten Machine Learning Frameworks und Model-Lifecycle-Management (z.B. MLFlow)
Praktische Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und im Softwareentwicklungszyklus (z.B. CI/CD, DevOps, Testing)
Erfahrungen im Umgang mit Big Data (SQL, Spark/Databricks) und Cloud Technologien (GCP, Azure)
Erfahrung mit Methoden der agilen Softwareentwicklung
Fähigkeit, komplexe Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum verständlich zu präsentieren
Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse (C1-Niveau)

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