Machine Learning Engineer (all genders)

Als Teil der adesso Group ist die adesso health solutions GmbH ein führender Anbieter von innovativen Softwarelösungen für die deutsche Gesundheitsbranche. Wir erstellen Applikationen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in einem Spektrum von Portalangeboten für Ärzte über Abrechnungssysteme für Kassenärztliche Vereinigungen bis zu Leistungsprüfung für Krankenkassen.

Unsere Arbeit zeichnet sich durch den Einsatz moderner Architekturansätzen aus, die wir mit aktuellen Technologien umsetzen. Dazu gehören Frameworks und Tools wie Spring Boot und Angular oder auch Containerplattformen wir Kubernetes und Openshift. Zudem nimmt die Entwicklung und Integration von KI-basierten Anwendungen in unserem Projektportfolio eine zunehmend wichtige Rolle ein.

Unser Ziel ist es, dass du dich bei uns wohlfühlst. Wir legen großen Wert auf ein kollegiales und von Gemeinschaftsgefühl geprägtes Umfeld. Die familiäre Arbeitsatmosphäre zeichnet sich durch ein besonderes „Wir-Gefühl“ aus. Und dafür tun wir auch einiges. Kontinuierlicher Austausch, Teamgeist und ein respektvoller sowie anerkennender Umgang sorgen für ein Arbeitsklima, das verbindet. Wir eröffnen Entwicklungs- und Führungsmöglichkeiten – unser Versprechen, ein Chancengeber zu sein, nehmen wir ernst. Unser umfangreiches Schulungs- und Weiterbildungsangebot sorgt dafür, dass deine Entwicklung bei uns nicht still steht.

Deine Rolle – das wartet auf dich

    Du siehst dich als Mischung aus Machine Learning Engineer und Software-Engineer? Du hast bereits Erfahrung im Bereich Machine Learning und Software-Engineering, darüber hinaus zeichnet dich dein hoher Qualitätsanspruch sowie deine Lernbereitschaft aus? Dann bist du bei adesso genau richtig! Als Machine Learning Engineer arbeitest du in unserem Team mit Data Scientists und Full-Stack-Entwicklerinnen und Entwicklern zusammen, um bestehende Use Cases zu erweitern und neue Use Cases zu identifizieren und umzusetzen.

  • Automatisierung des ML-Lebenszyklus:
    • Datenaggregation, Datenvorverarbeitung
    • Training und Auswertung von ML-Modellen
    • Betrieb und Überwachung der ML-Modelle
  • Konzeptentwicklung für neue/Weiterentwicklung von bestehenden Use Cases
  • Sicherstellen von Qualitätsstandards in der Entwicklung (bspw. Design Patterns)
Deine Skills – das bringst du mit
  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML-Modellen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python (OOP und FP, Unit Tests)
  • Clean Code Prinzipien und Design Patterns
  • Strukturierte, priorisierte Arbeitsweise
  • Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten
  • Erfahrung in Docker und Jenkins (CI/CD)
Unser Tech-Stack
  • Python (scikit-learn, MLflow, Kubeflow, FastAPI, NumPy, pandas, pytest)
  • Kubernetes, SonarQube, Docker und Jenkins (CI/CD)

Chancengeber - was adesso health solutions ausmacht

Unser Versprechen: Du wirst dich bei uns wohlfühlen! Kollegial, familiär und auf Augenhöhe – wir leben Austausch, Teamgeist und einen respektvollen Umgang miteinander. Das und viel mehr steht für unser ganz besonderes Wir-Gefühl. Für das es sogar ein Wort gibt: adessi. Denn wir sind alle adessi ab Tag Eins und bei uns bist du von Anfang an Teil des Teams. Unsere Kultur und das Zusammenarbeiten sind geprägt von gegenseitiger Wertschätzung, Anerkennung und Unterstützung. Jeder und jedem adessi stehen alle Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung offen. Unser umfangreiches Trainings- und Weiterbildungsangebot sorgt dafür, dass deine Entwicklung bei uns nicht stillsteht. Denn Chancengeber zu sein, das liegt in unserer DNA.

  • Welcome Days - 2 Tage zum Reinkommen und Netzwerken
  • Deine Entwicklung - über 260 Lern- und Trainingsthemen
  • Events - fachlich und mit Spaßfaktor
  • Mitarbeiterprämien - eine Vielzahl an Prämien für zusätzliches Engagement
Standorte

Dortmund, Düsseldorf, Essen, Köln, Münster, Berlin, Hamburg

Kontakt

Du bist offen für neue und anspruchsvolle Aufgaben? Dann sende uns deine aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen inklusive der Angabe deiner Gehaltsvorstellung sowie des frühestmöglichen Eintrittstermins vorzugsweise über unser Webformular.