Leitender ML-Ingenieur (Bankwesen) in Oschadbank

MEINE BANK IST MEINE UNTERSTÜTZUNG. 400">MEINE MENSCHEN.  MEIN UNTERNEHMEN. MEINE FREIHEIT.

Hauptaufgaben:

• Entwicklung, Training und Validierung von ML/DL-Modellen für wichtige Bankanwendungsfälle;
• Aufbau und Optimierung von Feature-Engineering-Pipelines für große Tabellendaten und unstrukturierte Dokumente;
• Einrichtung der hyperparametrischen Suche (Optuna / Ray Tune), reproduzierbare Experimente;
• Vorbereitung von Modellen für die Produktion: Inferenzoptimierung, Formatierung (ONNX/Torchscript), Integration mit MLOps;
• Mitwirkung bei der Gestaltung und Implementierung von Überwachungspipelines, Drifterkennung, Umschulung;
• Zusammenarbeit mit Data Engineers (Datenpipelines, Feature Store) und DevOps (CI/CD, Infrastruktur);
• Betreuung von ML- und DS-Teams, Teilnahme an Codeüberprüfungen, Verfassen technischer Dokumentation.

Technische Anforderungen:

1.       Maschinelles Lernen und Deep Learning:

• 5+ Jahre Erfahrung in ML/DL, davon 2+ Jahre in der Produktion;
• PyTorch: Erstellen von Modellen, benutzerdefinierten Ebenen/Verlusten, grundlegende verteilte Schulung;
• praktische Erfahrung mit XGBoost / CatBoost / LightGBM in der Produktion;
• Feature-Engineering und Feature-Auswahl für hochdimensionale Tabellendaten;
• Hyperparameter-Optimierung (Optuna, Ray Tune);
• grundlegende Erfahrung in Modellüberwachung, Drifterkennung, Umschulung.

2.       MLOps & Infrastruktur (auf der Ebene der vertrauensvollen Zusammenarbeit):

• Kenntnisse von Docker/Kubernetes für die Containerisierung und Orchestrierung von ML-Diensten;
• Erfahrung mit CI/CD für ML (GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins);
• Kenntnisse über Modellversionierungs- und Experimentverfolgungstools (MLflow, DVC, W&B);
• bevorzugt: Erfahrung mit Feature Store (Feast / Analoga), Modellbereitstellung (TorchServe, Triton, ONNX Runtime);
• Cloud oder lokaler ML-Stack (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI oder interne Lösungen).

3.       Softwareentwicklung:

• Python 3.10+ (starkes Niveau): Typisierung, modulare Architektur, sauberer Code;
• REST API (FastAPI), Pydantic, grundlegender asynchroner Stack (asyncio / aiohttp);
• Arbeiten mit SQL (PostgreSQL, Oracle) und NoSQL/Columnar (MongoDB, ClickHouse);
• Git, Codeüberprüfung, Unit-/Integrationstests (pytest / unittest).

4.       Produktion und Leistung:

• Verständnis der Modelloptimierung: Quantisierung, Bereinigung, Destillation (als Plus);
• Kompromisse Batch vs. Echtzeit-Inferenz, Latenz/Durchsatz/Kosten;
• grundlegende Erfahrung mit verteiltem Training (PyTorch DDP / Horovod);
• Überwachung und Protokollierung (Prometheus, Grafana, ELK oder Analoga) Erklärbarkeit (SHAP, LIME, Feature-Wichtigkeit);
• Teilnahme an Modellvalidierungs-/Modellrisikomanagementprozessen (Backtesting, Stabilität).

2. Banking-Anwendungsfälle (Erfahrung von mindestens 2-3):

• Kreditbewertung / Kreditrisiko;
• Betrugserkennung (online/nahezu Echtzeit);
• AML / KYC;
• Abwanderungsvorhersage, nächstbestes Angebot / nächstbeste Aktion;
• Sammlungen / Inkasso Strategien;
• Credit Memo.

3. Datensicherheit:

• Arbeit mit PII, Anonymisierung/Maskierung;
• Verständnis für sichere Bereitstellung, Verschlüsselung, Zugriff (OAuth2, JWT, RBAC – als Pluspunkt).

Soft Skills & Führung

• Erfahrung in der Arbeit in funktionsübergreifenden Teams (DS, DevOps, Risk, Business);
• Mentoring von Junior-/Middle-ML/DS-Spezialisten;
• Fähigkeit, Modellergebnisse nicht-technischen Stakeholdern zu erklären;
• aktive Teilnahme an der Codeüberprüfung, Standardisierung von Modellierungsansätzen;
• Erfahrung in der Arbeit für Agile/Scrum.

Wir garantieren:

• Bedingungen für die berufliche und berufliche Entwicklung jedes Mitarbeiters;
• offiziell Beschäftigung unter Einhaltung aller sozialen Garantien gemäß Arbeitsgesetzbuch (bezahlter Krankenstand, Urlaub ab 29 Kalendertagen pro Jahr);
• kostenlose Krankenversicherung für alle Mitarbeiter.

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