Machine Learning Engineer – Relocation

Über das Unternehmen

Xero ist ein weltweit führendes Unternehmen für Cloud-basierte Buchhaltungssoftware für kleine Unternehmen. Mit über 3 Millionen Abonnenten weltweit revolutionieren wir die Art und Weise, wie kleine Unternehmen ihre Finanzen verwalten. Wir sind stolz auf unsere innovationsgetriebene Kultur und unser Engagement, unseren Kunden durch modernste Technologie herausragende Produkte zu liefern. Unser Team in Christchurch ist ein wichtiges Innovationszentrum, das an der Spitze der Entwicklung intelligenter Lösungen steht.

Stellenbeschreibung

Wir suchen einen talentierten Machine Learning Engineer, der unser dynamisches Team in Christchurch, Neuseeland, verstärkt. Wenn Sie eine Leidenschaft für die Entwicklung und Implementierung modernster ML-Modelle haben, die die Finanzwelt verändern, sind Sie bei uns genau richtig. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und Produktinnovation, um intelligente Funktionen zu entwickeln, die unseren Kunden einen Mehrwert bieten. Diese Position erfordert eine Bereitschaft zur Verlagerung nach Christchurch.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwicklung, Implementierung und Wartung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern, um ML-Lösungen in unsere Produkte zu integrieren.
• Analyse großer Datensätze, um Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, die zur Modellverbesserung beitragen.
• Entwurf und Implementierung von MLOps-Pipelines für das Training, die Bereitstellung und die Überwachung von Modellen.
• Optimierung von Modellen für Leistung und Skalierbarkeit.
• Bewertung und Auswahl geeigneter ML-Technologien und -Frameworks.
• Sicherstellung der Datenqualität und -integrität für ML-Projekte.

Erforderliche Fähigkeiten

• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer oder in einer ähnlichen Rolle.
• Starke Programmierkenntnisse in Python.
• Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn.
• Fundierte Kenntnisse in Datenstrukturen, Algorithmen und objektorientierter Programmierung.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, GCP).
• Fähigkeit zur Arbeit mit großen Datensätzen und Datenbanken (SQL/NoSQL).
• Hervorragende Problemlösungs- und Kommunikationsfähigkeiten.

Bevorzugte Qualifikationen

• Master- oder Doktortitel in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Statistik oder einem verwandten Bereich.
• Erfahrung mit MLOps-Tools und -Praktiken (z.B. Kubeflow, MLflow, Docker, Kubernetes).
• Kenntnisse in der Entwicklung von skalierbaren Microservices.
• Erfahrung im Bereich Finanztechnologie (FinTech) oder Buchhaltungssoftware.
• Beiträge zu Open-Source-Projekten oder relevante Forschungspublikationen.

Vorteile & Zusatzleistungen

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen.
• Großzügiger jährlicher Urlaubsanspruch.
• Umfassende Gesundheits- und Wellnessleistungen.
• Budget für berufliche Entwicklung und Weiterbildung.
• Flexibilität und Unterstützung für eine gute Work-Life-Balance.
• Moderne Büros mit erstklassigen Annehmlichkeiten.
• Unterstützung bei der Umsiedlung.
• Einbindung in eine innovative und vielfältige Teamkultur.

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