Bei ControlExpert, einem Unternehmen der solvd Group mit Sitz in München, bist du ganz vorne mit dabei, wenn es um Innovation im automobilen Schadensmanagement geht. Seit unserer Gründung im Jahr 2002 bearbeiten wir jährlich ü ber 18 Millionen Fahrzeugschäden - mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden weltweit. Unsere Mission ist es, den Abwicklungsprozess mithilfe modernster digitaler und KI-gestützter Tools zu automatisieren und so eine führende globale Plattform für Versicherer zu schaffen. Diese Plattform dient als zentrale Anlaufstelle uns sorgt für ein nahtloses und reibungsloses Kundenerlebnis. Als Digitalisierungsexperte verbinden wir KI-basierte Prozesse und neuste Technologien mit dem Wissen unserer Kfz-Experten. Gemeinsam mit unserer firmeneigenen Forschungs- und Entwicklungsabteilung arbeiten wir daran, unsere Version zu verwirklichen: Autofahrer auf der ganzen Welt werden ihren Schaden noch am selben Tag fair ersetzt bekommen. Tätigkeiten Gestalte und optimiere den gesamten Machine Learning Lifecycle in unserem Engineering- bzw. Architektur-Team Sorge für eine nahtlose Integration und effiziente Durchführung von ML-Prozessen von der Datenvorbereitung bis zum Monitoring der Modelle im Produktivbetrieb Entwickle automatisierte ML-Pipelines unter Verwendung führender Technologien wie Kubernetes, Docker, SageMaker und MLflow, DataBricks Betreue die Implementierung der Prozesse und Tools zur Qualitätssicherung und Effizienzsteigerung der ML-Modelle durch CI/CD, einschließlich automatisierter Tests und Monitoring Arbeite mit unseren Data Scientists und DevOps-Engineers zusammen, um die Datenvorbereitung, das Feature-Engineering und die Modellentwicklung zu optimieren und nahtlos in die Produktionsumgebung zu integrieren Gestalte Systeme zur Leistungsüberwachung und Fehlerbehebung in Produktions-ML-Modellen, um höchste Zuverlässigkeit und Performance sicherzustellen Anforderungen Qualifikation: Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich Erfahrungsschatz & Know-how: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in einer ähnlichen Rolle mit Schwerpunkt auf Machine Learning Operations, KI-Architect, DevOps für ML-Systeme oder Data Engineering, sowie vorzugsweise tiefe Kenntnisse in Snowflake oder DataBricks Persönlichkeit & Arbeitsweise: Bewährte Fähigkeit zur Arbeit in interdisziplinären Teams, starke kommunikative Fähigkeit sowie die Fähigkeit, komplexe technische Inhalte klar zu vermitteln IT-Kenntnisse: Umfassende Kenntnisse in modernen ML-Technologien und Frameworks sowie Erfahrung mit DevOps-Praktiken, inklusive Automatisierung, Container-Technologien, Cloud und Orchestrierung Sprache : Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse Bewerbungsprozess First Video-Interview Technical-Interview Meet the Team