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Comping ist ein Softwareunternehmen, das cloudbasierte Tools für E-Commerce-Unternehmen entwickelt. Seine Plattform vereint Analysen, Marketingautomatisierung und Bestandsverwaltung, damit Onlinehändler ihre Verkäufe besser verstehen, Kunden ansprechen und Lagerbestände verwalten können.
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Machine-Learning-Ingenieur (hybrid, Kroatien)

Entwickle und implementiere Prognose- und Zeitreihenmodelle für die digitalen Lösungen von Comping. Überwache die Leistung und Drift produktiver Modelle, trainiere sie neu und stimme dich mit Data Engineers zur Datenaufbereitung ab.

HRKroatienHybridVollzeitJuniorMittlere StufeErforderliche Sprache: KroatischMachine-Learning-Ingenieur
CloudKafkaPandasPySparkPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickle, bewerte und optimiere Prognosemodelle, einschließlich Zeitreihenprognosen.
  • Bringe Modelle in den Produktivbetrieb, überwache ihre Leistung und Drift und trainiere sie bei Bedarf neu.
  • Arbeite mit Data Engineers zusammen, um Daten abzurufen und aufzubereiten.
  • Verantworte die Modellimplementierung von Anfang bis Ende und erhalte dabei Unterstützung von der Teamleitung.

Anforderungen

  • 2–5 Jahre praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning
  • Fundierte Kenntnisse in Python (Pandas, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch und XGBoost) sowie SQL
  • Erfahrung mit der Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb, über die Arbeit in Notebooks hinaus
  • Erfahrung mit Zeitreihenprognosen
  • Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fach, beispielsweise an der FER oder PMF
  • Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und Ergebnisse für nichttechnische Stakeholder verständlich zu erläutern
  • Erfahrung mit IBM-Tools wie Cloud Pak for Data, Watson ML/OpenScale oder watsonx.ai oder mit ähnlichen Machine-Learning-Plattformen
  • Erfahrung mit Tools zur Modellüberwachung und -verwaltung, insbesondere für Drift und Erklärbarkeit
  • Kenntnisse in PySpark und Big-Data-Ökosystemen wie Cloudera, Kafka oder Impala
  • Kenntnisse in probabilistischer Prognose
  • Kenntnisse im Energiesektor oder Erfahrung mit meteorologischen Daten

Zusatzleistungen

  • Arbeite an produktiven Machine-Learning-Systemen – vom ersten Konzept und Modell bis zur Implementierung, Überwachung und Modellverwaltung
  • Übernimm Verantwortung für deine entwickelten Modelle und gestalte technische Projektentscheidungen mit
  • Finanzielle Unterstützung für berufliche Zertifizierungen, zum Beispiel für IBM watsonx.ai oder Cloud Pak for Data
  • Möglichkeiten, Fachwissen in MLOps, Big-Data-Technologien und im Energiesektor aufzubauen
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Kurze Freitage mit Arbeitsende spätestens um 14 Uhr
  • 25 Urlaubstage pro Jahr für alle Beschäftigten
  • Ein bezahlter zusätzlicher freier Tag zum Comping-Arbeitsjubiläum
  • Zuschuss zur Kinderbetreuung
  • Geldgeschenk zur Geburt eines Kindes
  • Ein freier Tag für Eltern am ersten Schultag ihres Kindes
  • Weihnachtsgeschenk für Kinder
  • Geldgeschenk für Kinder zum Nikolaustag
  • Ein freier Tag pro Monat für Eltern von Kindern mit Behinderung, um Termine wahrzunehmen
  • Zusatzkrankenversicherung
  • Interne Schulungen
  • Weiterbildungen zur beruflichen Entwicklung
  • Konferenzen und Veranstaltungen
  • Mentoring-Programm
  • Teambuilding-Aktivitäten
  • Interne Veranstaltungen
  • MultiSport-Mitgliedschaft
  • Unterstützung gemeinnütziger Initiativen in der Gemeinschaft

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