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(Senior) Machine Learning Engineer / Data Scientist (m/w/d)

Dresden (hybrid)
Senior

Please apply here on "ITsax.de" using the "Apply" link/button at the top right.

Note: Please apply exclusively via our direct application link hosted by Empfehlungsbund and ITsax.de: https://en.itsax.de/jobs/297232/senior-machine-learning-engineer-strich-data-scientist-m-strich-w-strich-d-in-dresden. We look forward to getting to know you!

Deine Aufgaben

  • ML Product Development: Eigenverantwortliche Konzeption, Analyse und Skalierung datenbasierter Softwareprodukte (vom Prototyp bis zum produktiven Feature).
  • MLOps & Lifecycle: Aufbau automatisierter ML-Pipelines (CI/CD) sowie Monitoring und Wartung von Modellen in der Cloud (z. B. Google Cloud / Vertex AI).
  • Software Design: Aktive Mitgestaltung moderner Softwarearchitekturen für die Steuerung dezentraler Energieanlagen unter Fokus auf Performance und Skalierbarkeit.
  • Internal Enablement: Entwicklung von Tools und Schnittstellen für den Self-Service-Datenzugriff innerhalb verschiedener Fachabteilungen.
  • Qualitätssicherung: Konsequente Anwendung von Clean Code, Durchführung von Code-Reviews und Weiterentwicklung interner Engineering-Standards.
  • Agile Zusammenarbeit: Technische Führung und Mentoring im Team sowie enge Abstimmung mit Product Ownern zur technischen Machbarkeit und Aufwandsschätzung.


Dein Profil

  • Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Mathematik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Regenerative Energiesysteme oder vergleichbare Qualifikation.
  • Methodik: Fundierte Kenntnisse in mathematischer Optimierung (MILP, dynamische Optimierung) und KI-Methoden wie Reinforcement Learning.
  • Programmierung: Sichere Beherrschung von Python und Java sowie routinierter Umgang mit SQL/NoSQL-Datenbanken.
  • Tech-Stack: Erfahrung mit Docker, Kubernetes, modernen Backend-Architekturen und Infrastructure as Code (z. B. Terraform) sowie agilen Methoden (Scrum).
  • Branchenwissen: Erfahrung im Bereich Energiewirtschaft (z. B. vernetzte Systeme, Sektorenkopplung, intelligente Steuerung) ist wünschenswert.
  • Mindset: Starker Qualitätsanspruch an den eigenen Code ("Engineering Mindset"), lösungsorientiert und analytisch.
  • Sprachen: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.


Was bieten wir?

  • einen unbefristeten Arbeitsvertrag bei leistungsgerechter Vergütung
  • flexible Arbeitszeiten und verschiedene Arbeitszeitmodelle; mobiles Arbeiten
  • agiles Arbeiten; lichtdurchflutete Lofts; Arbeitsinseln & Steharbeitsplätze; Englischkurse 
  • betriebliches Gesundheitsmanagement; frisches Obst, kostenlose Getränke und Kaffeespezialitäten so viel Du willst
  • gemeinsame Sportveranstaltungen wie Firmenlauf oder Volleyball; Firmen-Fahrrad-Leasing; Karenztage bei nervigen Erkältungen, Zuschuss Urban Sports Club für Deine Fitness
  • Jobticket; Prämie für Mitarbeiterakquise; Betriebsrentenmodell
  • Eigenverantwortung; regelmäßige Feedbackgespräche; feste Weiterbildungsbudgets und Training on the job
  • gesponserte Freizeitaktivitäten (Billard, Kicker, Tischtennis usw.)
  • eine individuelle Gestaltung des eigenen Arbeitsplatzes 


Kontakt

Kontakt (über Bewerben-Kontaktformular)

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ML, Machine Learning, Dresden, IT, Informatik, GCP, Vertex AI, Cloud Computing, Software Development, MILP, ITsax.de, Empfehlungsbund

This Job resp. positions as '(Senior) Machine Learning Engineer / Data Scientist (m/w/d)' is vacant in following addresses: 01129 Dresden in Sachsen.

Short profile of Kiwigrid GmbH

Our Products and Solutions provide our partners with a flexible, modular and turn-key Smart Grid management and monitoring solution - efficiently connecting distributed energy generation with large or small-scale consumers.

Our operated SaaS Cloud Solution provides new revenue streams for our Partners by enabling innovative value added services for their customers.

While we are delivering new energy resources into the entire world, we also support our local region in Dresden, Saxony. The community ITsax.de is a key enabler of our growth and we enable applicants by recommendation and feedback.

M. Christian Prüfer

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