Portugal
Mindrift
Mollie
Machine Learning Platform Engineer I
RemotePortugal
Lisbon, Portugal
PythonGCPDockerKubernetesGoTerraform
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Deine Chance
Wir suchen einen Machine Learning Platform Engineer zur Verstärkung des Machine Learning Platform-Teams von Mollie, das in unserer übergeordneten Data Domain angesiedelt ist. Unsere ML-Plattform ermöglicht es Machine Learning Scientists, maßgeschneiderte ML-Lösungen bei Mollie in großem Maßstab zu entwickeln und bereitzustellen. Dies umfasst Bereiche wie Risk & Fraud, Payments, Merchant Experience, Financial Services, Go-to-Market und mehr. Als zentrales Team, das für die Machine Learning Platform von Mollie verantwortlich ist, übernehmen wir die Wartung und kontinuierliche Weiterentwicklung der Plattform, um sicherzustellen, dass sie zuverlässig, skalierbar und für produktionsreife Workloads geeignet bleibt. Wir arbeiten eng mit den Domain-Teams zusammen, um maßgeschneiderte ML-Modelle in Produkte zu integrieren und die Lücke zwischen Forschung und praktischer Anwendung zu schließen, während wir gleichzeitig benutzerdefinierte GenAI-Tools und -Plattformen sowohl für interne Mitarbeiter als auch für die Kunden von Mollie konzipieren und entwickeln.
Dies ist eine praxisorientierte Rolle, in der du den Großteil deiner Zeit mit dem Schreiben von Python und Terraform gemeinsam mit einem Team erfahrener ML Platform Engineers verbringst. Du bist am Lisbon Hub von Mollie tätig und Teil eines geografisch verteilten Teams, das zwischen Amsterdam und Lissabon arbeitet. Dabei profitierst du von einer kollaborativen Umgebung, die sowohl Remote- als auch Hybrid-Arbeitsmodelle unterstützt.
Entfessle dein volles Potenzial und schließe dich uns an, um finanzielle Bürokratie abzuschaffen. Wenn dich die Idee begeistert, das Nächste zu bauen – für dich selbst und für Tausende von Unternehmen in ganz Europa – würden wir uns freuen, von dir zu hören.
KI bei Mollie
Wir glauben an "Always Be Shipping" und KI erweckt diese Philosophie jeden Tag in jedem Team und jeder Rolle zum Leben.
KI ist zentral für unsere Arbeitsweise. Sie hilft uns, schneller zu arbeiten, Aufgaben zu vereinfachen und intelligentere Entscheidungen zu treffen, was einen echten Einfluss auf die von uns bedienten Unternehmen hat. Wir suchen Menschen, die begeistert sind, KI zu nutzen, um mit uns die Zukunft des Finanzwesens zu gestalten.
Was du tun wirst
Als ML Platform Engineer wirst du:
- Enge Zusammenarbeit mit ML Platform Engineers, Machine Learning Scientists und Ingenieuren aus den Domain-Teams von Mollie zur Bereitstellung skalierbarer Machine Learning-Lösungen
- Bereitstellung und Operationalisierung von ML-Modellen in der Produktion in Zusammenarbeit mit Machine Learning Scientists, um die Lücke zwischen Experimenten und realer Wirkung zu schließen
- Verbesserung und Wartung unserer Cloud-basierten ML-Plattform auf GCP durch tägliches Schreiben von produktionsreifem Python- und Terraform-Code
- Aufbau und Pflege von CI/CD-Pipelines für das Training und die Inferenz von ML-Modellen, um zuverlässige und automatisierte Workflows über verschiedene Umgebungen hinweg sicherzustellen
- Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Modell-Serving-Endpunkten auf Kubernetes, um eine latenzarme und hochverfügbare Inferenz für Produktions-Workloads zu gewährleisten
- Bei der Erweiterung, Entwicklung und dem Hosting von benutzerdefinierten und Open-Source-KI-Tools unterstützen; Teams befähigen, KI-gestützte Lösungen schnell zu erstellen und bereitzustellen.
- MLOps-Best-Practices fördern und Standards für Modellversionierung, Experiment-Tracking, Datenvalidierung und automatisiertes Retraining implementieren
- Die Plattformzuverlässigkeit durch Einrichtung von Observability, Monitoring und Alerting sowohl für die Infrastruktur als auch für bereitgestellte Modelle sicherstellen
- Open-Source-KI-Tools, die bei Mollie gehostet werden (wie LiteLLM und LibreChat), warten und verbessern und unsere generativen KI-Fähigkeiten weiter unterstützen und ausbauen.
Was du mitbringst
- 1+ Jahr Erfahrung in der Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in der Produktion
- Gutes Verständnis von MLOps-Prinzipien, einschließlich Themen wie Experiment-Tracking, Reproduzierbarkeit, Pipeline-Automatisierung, Modellversionierung und Monitoring in der Produktion
- Fundierte praktische Programmierkenntnisse in Python sowie Beherrschung gängiger ML- und Datenbibliotheken wie scikit-learn, pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM und MLflow
- Vertrautheit mit einer großen Cloud-Plattform, vorzugsweise GCP
- Erfahrung mit Containerisierung (Docker), mit bevorzugter Vertrautheit in Container-Orchestrierungstools wie Kubernetes und Kubeflow
- Starke Fähigkeit zum schnellen Wechsel zwischen Aufgaben mit hoher Detailgenauigkeit, schnelle Anpassung an sich ändernde Prioritäten
- Erfahrung im Aufbau und der Wartung von CI/CD-Pipelines für ML-Workflows
- Vorzugsweise Vertrautheit mit Infrastructure-as-Code (IaC)-Tools wie Terraform
Entfalte dich
Bei Mollie ist Wachstum persönlich. Wir glauben, dass jeder die Chance haben sollte, seine Fähigkeiten zu entwickeln, neue Herausforderungen zu erkunden und seine Karriere nach eigenen Vorstellungen zu gestalten.
Du erhältst regelmäßiges Feedback und Leistungsbeurteilungen zur Unterstützung deiner Entwicklung, mit fairen und transparenten Gehaltsüberprüfungen. Viele Mollies wechseln in neue Rollen oder übernehmen neue Projekte, um sich weiterzuentwickeln, und wir stellen aktiv intern ein, um dich beim nächsten Schritt zu unterstützen.
Egal, ob du eine Beförderung anstrebst, einen anderen Karriereweg erkundest oder neue Fähigkeiten aufbaust, du wirst mit den Werkzeugen, dem Vertrauen und den Möglichkeiten unterstützt, dich auf deine Weise weiterzuentwickeln.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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