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Ihre Aufgabe Als Machine Learning Engineer (m/w/d) arbeiten Sie in einem agilen Umfeld an der Realisierung von Kundenprojekten unterschiedlicher Größe. Sie beraten Kunden bezüglich der Technologieauswahl für konkrete Projekte und haben ein waches Auge für Problemstellungen in denen ML-Ansätze nutzbringend eingesetzt werden können. Im Detail erwarten Sie folgende Aufgaben: Vorverarbeitung von Daten (Bereinigung, Transformation, etc.) Komplexe Datenanalysen, Datenvisualisierung Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens Training, Vergleich und Auswahl von ML-Modellen Quantitative und qualitative Fehleranalyse sowie iterative Optimierung Operationalisierung von ML-Modellen (Deployment, System-Design) Ihr Profil Sie haben ein Studium einer geeigneten Fachrichtung abgeschlossen, z.B. Data Science, Machine Learning, Informatik, Mathematik oder Statistik. Alternativ besitzen Sie mehrjährige Berufserfahrung in einem der Bereiche: Machine Learning, Big Data oder Datenbanken. Darüber hinaus punkten Sie mit folgenden Fähigkeiten: Sie haben Erfahrung in der Erstellung komplexer Softwaresysteme, die erfolgreich an Kunden ausgeliefert wurden Sie sind Experte in der Anwendung einer oder mehrerer der folgenden Technologien: Python, R, Scala, SQL, Hadoop, Spark, Kafka in der Erstellung von Workflows mit großen Datenmengen und/oder ML-Modellen in Produktion unter Verwendung verteilter Systeme und Big Data-Konzepten/-Technologien sind Sie erfahren Sie haben den Anspruch an sich selbst ein T-Shaped Professional zu sein und streben deshalb beim Wissen und Können sowohl die Breite als auch die Tiefe in den Fokus-Themen an sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab Über uns Wir, die   T-Systems on site services GmbH , verändern gemeinsam mit unseren Kunden deren digitale Welt und verhelfen ihnen damit zum geschäftlichen Erfolg. Als 100%ige Tochter der T- Systems International GmbH verfügen wir über Technologie-Know-how in modernen Software-Architekturen, Frontend-Technologien, Cloud sowie Big Data. In unseren Teams, im Management und in der Zusammenarbeit mit unseren Kunden nutzen wir agile Methoden, wie Management 3.0, Lean Startup und Design Thinking. Bei uns wird Agilität mit den damit verbundenen Werten täglich gelebt. Gemeinsam mit Ihnen wollen wir den Weg in die neuen, digitalen Arbeitswelten gestalten.