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Senior Machine Learning Engineer – Time Series & Forecasting (w/m/d)
statworx —Frankfurt am Main
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- Englisch
- Machine Learning
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Senior Application Manager / Solution Engineer - Transaction Reporting m/w/d
DZ Bank —Frankfurt am Main
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Senior AI Platform Engineer (m/w/d)
myneva Group GmbH —Frankfurt am Main
- Vollzeit
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Senior GenAI Engineer LLMs/ RAG/ Python (w/m/d) remote in DE
Talents2Germany GmbH —Frankfurt am Main
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DevOps Consultant Kubernetes (m/w/d)
Devoteam Innovative Tech Germany —Frankfurt am Main
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Cofinpro —Frankfurt am Main
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VACUUMSCHMELZE GmbH & Co. KG —Hanau
Unsere Produkte finden Sie in der Formel 1, Luftfahrt, Automobilindustrie und nicht zuletzt in der Energiewirtschaft bei Industrieanwendungen.
Softwareentwickler (m/w/d)
BIMension GmbH —Erlenbach am Main
Wir sind die BIMension GmbH aus Erlenbach am Main – ein wachsendes Tech-Unternehmen, das Gebäude digitalisiert.
45.000 € – 65.000 € pro Jahr
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Senior Machine Learning Engineer – Time Series & Forecasting (w/m/d)

statworx
Frankfurt am Main

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Details zur Stelle

Vollzeit

Leistungen

Mentoring-Programm für Mitarbeiter
Firmenevents
Mitarbeiter-Rabatt
Weiterbildungsprogramme
Kostenfreies oder vergünstigtes Deutschland-Ticket

Qualifikationen

CI/CD
Englisch
Machine Learning
Forecasting
APIs
Künstliche Intelligenz
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Über uns

statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation – seit mehr als 10 Jahren, in über 1000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien.

Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen.

Deine Aufgaben

Fokus: Entwicklung und produktiver Einsatz von Machine-Learning-Lösungen mit besonderem Schwerpunkt auf Zeitreihenprognosen sowie Anomalieerkennung und Predictive Maintenance auf Sensor- und Prozessdaten

Du entwickelst und implementierst Machine-Learning-Lösungen für Forecasting, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance
Du konzipierst robuste End-to-End-Lösungen von der Datenaufbereitung und Feature-Generierung bis zur Modellbewertung und dem produktiven Einsatz
Du wählst je nach Use Case die passenden Methoden aus und implementierst diese, von statistischen Baselines bis hin zu modernen Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren
Du arbeitest regelmäßig mit internen Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung und Zusammenarbeit sicher
Du unterstützt den Aufbau stabiler ML-Engineering- und MLOps-Setups über Cloud-, On-Prem- und Produktionsumgebungen hinweg und begleitest die Integration von Modellen in industrielle oder produktionsnahe Systeme unter Berücksichtigung von Anforderungen wie Latenz, Sicherheit und begrenzten Ressourcen
Du präsentierst technische Lösungskonzepte und übernimmst die fachliche Kommunikation mit Kunden im Rahmen von Angebots- und Akquiseprozessen
Du verfolgst kontinuierlich aktuelle Entwicklungen im Bereich Zeitreihen und Forecasting und bringst dieses Wissen gezielt in Kundenprojekte ein

Dein Profil

Du verfügst über mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning oder Data Science mit klarem Schwerpunkt auf Zeitreihen und Forecasting
Du hast fundierte Expertise im Forecasting und praktische Erfahrung in Anomalieerkennung, Predictive Maintenance oder vergleichbaren sensorbasierten Anwendungsfällen
Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Bibliotheken und Frameworks wie scikit-learn, PyTorch, darts, statsforecast, neuralforecast oder vergleichbaren Tools
Du hast Erfahrung mit statistischen, feature-basierten und modernen neuronalen Forecasting-Methoden wie ARIMA oder ETS, LightGBM oder XGBoost, N-BEATSx oder N-HiTS, TFT oder PatchTST sowie mit neueren Time-Series-Foundation-Modellen wie TimesFM, Chronos, TimeGPT oder Moirai
Du hast ein gutes Verständnis für praxisrelevante Forecasting-Themen wie Multi-Horizon-Forecasting, Backtesting, probabilistische Prognosen und idealerweise hierarchische Reconciliation
Erfahrung im Bereich Entscheidungsoptimierung wie Pricing, Disposition oder Ressourcenallokation oder im Bereich kausal-informierter Entscheidungsunterstützung wie Kausalanalyse, Double ML oder intervention-aware Modeling ist ein Plus
Du hast Erfahrung im produktiven Einsatz von Machine-Learning-Systemen und bist vertraut mit Software-Engineering- und MLOps-Praktiken wie APIs, Containern, CI/CD, Testing, Monitoring und Versionierung
Erste Erfahrung mit industriellen oder produktionsnahen Deployments, beispielsweise Edge- oder On-Prem-Umgebungen, PLC-, SCADA- oder MES-Integration oder Arbeiten unter Netzwerk-, Sicherheits- oder Latenzanforderungen ist von Vorteil
Du bist kommunikationsstark und verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse mindestens auf B2-Niveau sowie exzellente Englischkenntnisse auf C1-Niveau oder höher
Du hast Freude an gelegentlichen Dienstreisen zu Kunden vor Ort in Deutschland, Österreich und der Schweiz

Das bieten wir Dir

Data & AI im Kern: Dich erwarten vielfältige und anspruchsvolle Projekte mit namhaften Kund:innen aus unterschiedlichen Branchen – von datengetriebenen Lösungen bis hin zu innovativen KI-Anwendungen
Fachliche Vielfalt & Entwicklung: Du arbeitest an komplexen, abwechslungsreichen Fragestellungen und baust dabei kontinuierlich deine Expertise in deinem Fachgebiet sowie im Umfeld von Data & AI aus
Professionelle Weiterentwicklung: Wir fördern deine methodische, fachliche und persönliche Entwicklung – durch regelmäßiges Feedback, individuelle Förderung, Weiterbildungsangebote und unser Mentoring-Programm
Kultur & Zusammenarbeit: Dich erwartet ein offenes, diverses und wertschätzendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einem starken Teamgefühl
Moderne Arbeitsweise: Wir leben eine iterative, moderne Arbeitskultur mit klarer Kommunikation, Eigenverantwortung und Raum für neue Ideen und Gestaltungsmöglichkeiten
Transparente Vergütung: Wir bieten faire, strukturierte und nachvollziehbare Gehaltsstufen, die regelmäßig an Markt- und Leistungsentwicklungen angepasst werden
Flexibles Arbeiten: Unser modernes Office in Frankfurt ist dein zentraler Arbeitsort – gleichzeitig hast du die Möglichkeit, regelmäßig remote zu arbeiten und bis zu vier Wochen pro Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten
Mobilität & Gesundheit: Profitiere von einem ermäßigten Deutschlandticket und vergünstigtem Zugang zu Sport- und Wellnessangeboten über Wellpass
Ausstattung & Extras: Hochwertiges IT-Equipment (z. B. MacBook Pro), regelmäßige Team-Events sowie zusätzliche Leistungen wie Kinderbetreuungszuschüsse und attraktive Mitarbeiterrabatte runden dein Gesamtpaket ab

Deine Bewerbung

Bewirb Dich einfach über das Bewerbungsformular und hänge Deinen aktuellen Lebenslauf samt Darstellung deiner Methodenkenntnisse an. Wir werden uns anschließend umgehend bei Dir melden. Bei Fragen rund um Deine Bewerbung erreichst Du uns unter [email protected].

Was für uns besonders wichtig ist: Wir schätzen die Einzigartigkeit jedes Menschen und begegnen einander stets auf Augenhöhe. Unterschiedliche Hintergründe, Einstellungen und Ideen bereichern uns und bilden die Grundlage unseres Erfolgs. Daher freuen wir uns über jede Bewerbung – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

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