Berlin
Senior Machine Learning Engineer - Platform Team
externe stelle · quelle: Greenhouse Job Board · zuletzt geprüft 20.10.2026
der job in 20 sekunden
Senior Machine Learning Engineer - Platform Team · Senior
Du baust bei SumUp in Berlin Tools für die ML-Plattform, mit denen Data Scientists Features erstellen, Modelle trainieren, überwachen und ausliefern. Ziel sind Self-Service-Komponenten statt fragmentierter Einzellösungen. Du arbeitest eng mit Data Scientists und den Data-Platform-Teams zusammen.
Wen sucht SumUp wirklich?
Gesucht wird eine Person mit über sechs Jahren Erfahrung im Aufbau produktionsreifer ML-Infrastruktur, starken Python-Kenntnissen und Erfahrung mit Batch- und Realtime-Datenverarbeitung auf AWS.
Kernaufgaben
- 01ML-Plattform-Tooling für Feature Engineering, Training, Experimentation, Monitoring und Serving entwerfen und bauen
- 02Feature-Erstellung für Data Scientists vereinfachen und Abhängigkeit von komplexen Spark-Workflows reduzieren
- 03ML-Infrastruktur und Developer Experience mit skalierbaren Self-Service-Komponenten standardisieren
- 04Mit Data Scientists Pain Points in konkrete Plattformverbesserungen übersetzen
- 05Data Scientists zu Best Practices beraten und Plattform-Adoption fördern
Was du mitbringen solltest
Gefordert
- Python
- MLOps
- Airflow
- Flink
- Kafka
- ML-Infrastruktur
- Metaflow
- Spark
- AWS
Optional
- Kubernetes
- Terraform
Rollenprofil
ML & AI Engineering · Daten & KI
aus dem Stellentitel
Die Anzeige nennt keine weiteren Eckdaten der Rolle.
Worauf es bei der Erfahrung ankommt
- Erfahrung mit Daten aus der IT- oder SoftwarebrancheAllgemeine IT-/Softwareerfahrung reichtDie Anzeige sagt dazu nichts – üblich für Daten & KI.
Software & Produkt
- Payments & Zahlungsverkehrbestätigt
- KI-Produkte & ML-Plattformenbestätigt
- Core Banking & Banking-Plattformenaus Firmenkontext abgeleitet
- E-Commerce-Plattformenaus Firmenkontext abgeleitet
Welches Produkt die Stelle betrifft, ist nicht eindeutig belegt. (unbekannt)
- arbeitsmodell
- Vor Ort
- gehalt
- nicht angegeben
- erfahrung
- ab 6 Jahren
- level
- Senior
Auch interessant für
- · MLOps-Engineers aus anderen Fintech- oder Tech-Unternehmen
- · Data Engineers mit Streaming- und Spark-Erfahrung, die näher an ML wechseln wollen
- · Platform- oder DevOps-Engineers mit Interesse an ML-Infrastruktur
- · Backend-Entwickler:innen mit Python- und Kubernetes-Erfahrung in Datenplattformen
Nicht angegeben
- Gehalt
- Sprachanforderungen
- konkretes Produkt
- Anstellungsart
belege aus der stellenanzeige anzeigen
- ML-Plattform-Tooling für Feature Engineering, Training, Experimentation, Monitoring und Serving entwerfen und bauen
„Design and build ML platform tooling that supports feature engineering, training, experimentation, monitoring, and serving across both online and offline use cases“
- Feature-Erstellung für Data Scientists vereinfachen und Abhängigkeit von komplexen Spark-Workflows reduzieren
„Simplify how data scientists create features, reducing reliance on complex Spark workflows through better abstractions or tooling“
- ML-Infrastruktur und Developer Experience mit skalierbaren Self-Service-Komponenten standardisieren
„Standardise ML infrastructure and developer experience, replacing fragmented, ad hoc solutions with scalable, self-service components“
- Mit Data Scientists Pain Points in konkrete Plattformverbesserungen übersetzen
„Partner closely with data scientists to understand their workflows and pain points, translating them into concrete platform improvements“
- Data Scientists zu Best Practices beraten und Plattform-Adoption fördern
„Mentor data scientists on best practices, helping drive adoption of the platform across teams“
- Pflicht: Python
„Strong proficiency in Python and ML libraries“
- Pflicht: MLOps
„Experience with ML orchestration tools such as Metaflow, and familiarity with platform tooling such as MLflow, Kubeflow, Tecton, Chronon, or Airflow“
- Pflicht: Airflow
„Experience with ML orchestration tools such as Metaflow, and familiarity with platform tooling such as MLflow, Kubeflow, Tecton, Chronon, or Airflow“
- Pflicht: Flink
„Solid understanding of batch and real-time data processing patterns, for example Spark, Flink or Kafka“
- Pflicht: Kafka
„Solid understanding of batch and real-time data processing patterns, for example Spark, Flink or Kafka“
- Pflicht: ML-Infrastruktur
„More than 6 years of experience building production-grade ML infrastructure such as feature stores, training or orchestration frameworks“
- Pflicht: Metaflow
„Experience with ML orchestration tools such as Metaflow“
- Pflicht: Spark
„Solid understanding of batch and real-time data processing patterns, for example Spark, Flink or Kafka“
- Pflicht: AWS
„Comfort working with AWS cloud native services and infrastructure tooling such as Docker, Kubernetes, or Terraform“
aufgaben
Berufsfelder
- Data & KI
anforderungen
Fähigkeiten
- Python
- MLOps
- Airflow
- Flink
- Kafka
- ML-Infrastruktur
- Metaflow
- Spark
- AWS
- Kubernetes (optional)
- Terraform (optional)
originalanzeige
Die vollständige Beschreibung findest du in der Originalanzeige. Oben siehst du unsere eigene Analyse der Stelle.
woran arbeitet SumUp?
SumUp ist ein globales Fintech-Unternehmen, das Kleinst- und Kleinunternehmen Zahlungslösungen bietet, darunter Kartenterminals, Tap to Pay, Rechnungen, Zahlungslinks und ein Geschäftskonto. Es ist in 38 Märkten aktiv und betreut über 4 Millionen Händler.
Produkte
Kartenterminals (Solo Lite, Solo, Terminal)
Eigene Kartenlesegeräte und Terminals zur Annahme von Kartenzahlungen, teils mit Touchscreen und Belegdrucker.
Tap to Pay
Funktion, mit der Händler kontaktlose Zahlungen direkt über das Smartphone (iPhone und Android) annehmen können.
Geschäftskonto
Kostenloses Geschäftskonto mit Mastercard, das über die SumUp-App eröffnet wird.
- Geschäftsmodell
- Softwarehersteller (eigenes Produkt)
- Bereitstellung
- Hardware mit SoftwareSaaS / Cloud
- Zielkund:innen
- KleinstunternehmenKleine HändlerSelbstständige
- Branchen der Kund:innen
- EinzelhandelGastronomieDienstleistungen
Softwaredomänen
- Payments & Zahlungsverkehrbestätigt
- Core Banking & Banking-Plattformenbestätigt
- E-Commerce-Plattformenbestätigt