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Erklärbare Transaktionsüberwachung gegen Finanzkriminalität ist dein Schwerpunkt im Risk AI Engineering Squad. Du verantwortest Trainingspipelines und produktive ML-Modelle, untersuchst Drift und dokumentierst Modelle für regulatorische Prüfungen. Gesucht ist vor allem Python-Engineering-Praxis; AML-Erfahrung ist ein Plus, keine Pflicht.
60-80 % deiner Zeit entfallen auf Code, Reviews und Architektur im TypeScript-/React-/Node.js-Stack. Du führst Fullstack- und AI/ML-Engineers einschließlich Coaching und Hiring und verantwortest die Lieferung sowie technische Qualität der Team-Roadmap. Du arbeitest unbefristet, wahlweise vollständig remote oder im Berliner Büro.
Für den ausgelagerten Inside-Sales-Kanal zur Anbietergewinnung steuerst du Wirtschaftlichkeit und Wachstum. Du baust Prognosen und Modelle zu Akquisekosten, Kapitalrendite und Kundenwert, setzt Kanalziele und leitest Investitionsentscheidungen ab. Dabei arbeitest du mit Commercial, Data und Finance zusammen.
Tagging, Landingpage-Eignung und Kundenwertmodelle gehören zum Portfolio, dessen Strategie und Betrieb du verantwortest. Du führst ein erfahrenes Team aus Data Science, MLOps und Produktmanagement, steuerst Einstellungen und Roadmap und treibst die Nutzung durch andere Bereiche voran. Qualitätsüberwachung und Vorfallmanagement gehören ausdrücklich dazu.
Wie eine einzelne Bedienperson mehrere autonome Kampfflugplattformen steuert, übersetzt du in C2-Workflows und Bedienoberflächen. Du verantwortest Roadmap und Anbindung an bestehende Führungs- und Missionsplanungssysteme. Vorausgesetzt werden München als Basis, Reisen zu Nutzern und Kunden sowie Eignung und Bereitschaft zur Sicherheitsüberprüfung SÜ2.
Im Shipment-Team entwickelst du als Senior Backend-Entwickler:in die automatische Zuordnung von Sendungen zu Frachtverträgen weiter. Du optimierst bestehende Zuordnungssysteme, automatisierst die Übernahme von Reedereiverträgen per API und baust Werkzeuge zum Abgleich von Kapazität und Nachfrage. Als Backend-Technologien nennt die Anzeige beispielhaft Node.js, TypeScript und MongoDB; Kubernetes-Kenntnisse sind gefragt.
Für einen Freelance-Einsatz von 3-6 Monaten in Deutschland, bevorzugt Berlin, übernimmst du Prognosen und Preiselastizitätsmodelle für rebuys Preissteuerung. Du skalierst Vorhersagen auf Produktebene und leitest aus Preisexperimenten Empfehlungen für die Leitung ab. Ein Remote-Modell ist nicht angegeben; ob die genannten Beschäftigtenleistungen für diesen Vertrag gelten, bleibt offen.
120–140 € pro Stunde
In Berlin arbeitest du hybrid mit mindestens zwei Bürotagen pro Woche an rebuys Preissteuerung. Du verantwortest Prognose- und Preiselastizitätsmodelle von der Forschung über die Bereitstellung bis zur laufenden Überwachung und setzt Preisexperimente samt A/B-Tests um. Python, SQL und praktische Erfahrung mit Zeitreihenprognosen werden verlangt.
75.000–85.000 € pro Jahr
Im Spatial-Intelligence-Team untersuchst du als promovierende Person neue Verfahren zur räumlichen Wahrnehmung und Lokalisierung. Du vergleichst SLAM- und Rekonstruktionsansätze, baust Prototypen und prüfst sie bei wechselndem Licht, Blickwinkel oder Sensortyp. Die Arbeit verbindet Literaturbewertung mit belastbaren Versuchen unter realen Daten- und Rechenbedingungen.
Eine interne Self-Service-Datenplattform für Data-, Analytics- und ML-Teams ist dein Arbeitsfeld. Du baust reproduzierbare Infrastruktur mit Terraform, Kubernetes und GCP, automatisierst den Betrieb und verantwortest Zuverlässigkeit sowie Skalierung. Die Mid-Level-Stelle ist in Berlin vor Ort angesiedelt und nennt mehr als vier Jahre Erfahrung mit internen Plattformen.
Als Staff Software Engineer verbindest du Backend-Architektur mit eigener Implementierung bis auf physische Hardware. Der Stack besteht aus Rust und Python; du arbeitest an ausfallsicheren verteilten Systemen, Embedded-Hardware und ML-Inferenz am Einsatzort. Hinzu kommen technische Reviews, Mentoring und regelmäßiger Kundenkontakt.
KI für den Kundensupport steht im Zentrum: Du entwickelst und betreibst Modelle, bereitest große Textdatensätze auf und optimierst Training sowie Bereitstellung. Die Rolle im AI-Team von Global Operations verlangt mindestens acht Jahre ML-Erfahrung, Python und Praxis mit KI-Produkten wie Chatbots oder RAG-Systemen.
Operations- und Customer-Success-Prozesse gestaltest du mit KI-Agenten neu und verantwortest deren produktiven Betrieb, Kontext und Evaluation. Du bindest CRM-Daten an und misst Verbesserungen an Zeit, Qualität und Kosten. Gefordert ist nachweisbare Umsetzung statt einer festen Anzahl Berufsjahre; Deutsch B1 genügt neben sicherem Englisch.
Die Sicherheitsstrategie für Parloas Plattform, Infrastruktur und KI-Systeme liegt technisch in deiner Hand. Du verankerst Sicherheit im Entwicklungsprozess, prüfst LLM- und Sprachpipelines sowie sensible Datenflüsse und entwickelst Erkennung und Incident Response weiter. Im Kundenkontakt vertrittst du Sicherheitsentscheidungen; gefordert sind mindestens 15 Jahre Security Engineering.
Für den Partnerschaftskanal verantwortest du GMV-Prognosen und Ergebnisrechnung; die Prognoseabweichung soll innerhalb von fünf bis sieben Prozent bleiben. Du führst mindestens sieben Mitarbeitende und steuerst Planungszyklen, CRM-Disziplin und strategische Projekte. Kanalwirtschaftlichkeit und Investitionsentscheidungen gehören zu deinem operativen Auftrag.
Von Risikomodellen bis zu Machine Learning prüfst du bei Solaris mathematische Belastbarkeit, Datenherkunft und Vorverarbeitung. Du leitest Audits, hinterfragst Modellannahmen und verfolgst Feststellungen im MaRisk/KWG-Umfeld nach. Die Anzeige sucht ausdrücklich für Frankfurt und verlangt verhandlungssicheres Deutsch und Englisch.
Szenenabgleich, Georeferenzierung und 3D-Rekonstruktion sollen unter realen Einsatzbedingungen funktionieren: Du entwickelst und benchmarkst dafür Computer-Vision-Verfahren, darunter SLAM und visuelle Odometrie. Du passt Modelle an begrenzte Hardware an und gestaltest mit Produkt- und Einsatzteams die Roadmap neuer Fähigkeiten.
Eine KI-Plattform für Logistik und Fertigung ist der Ausgangspunkt deines Praktikums direkt beim Gründungsteam. Du priorisierst Kundensegmente, testest die Kundenansprache und übersetzt Gespräche mit Betriebsverantwortlichen in Produktansätze; zusätzlich schließt du interne Prozesslücken durch Automatisierung.
Zum Übernahmeabschluss verantwortest du die technische Betriebsbereitschaft und entscheidest über das Go/No-Go. Du koordinierst Zugänge, Arbeitsplatz-IT und Sicherheitsanforderungen, startest die Integration mit Lyft und entwickelst ein Vorgehen für künftige Zukäufe. Die Senior-Rolle berichtet an die europäische Technikleitung und kann in Berlin oder Hamburg sitzen.
Am Marktplatz für Tools und Integrationen entwickelst du Backend-Dienste, über die Parloas Agenten via MCP auf Geschäftssysteme zugreifen. Du verantwortest technische Initiativen über drei bis neun Monate und optimierst Zuverlässigkeit, Latenz und Durchsatz; ein Einstieg aus anderen Backend-Stacks ist mit Lernbereitschaft für TypeScript möglich.