Mathematiker*in / Physiker*in für KI, Machine Learning & Modellierung (m/w/d)
Berlin Part-time Mid-level Machine Learning Engineering
At a glance
Mid-level Machine Learning Engineering role at Empit. Berlin · part-time.
Pay not stated Machine Learning Engineering salary
RoleMachine Learning Engineering
SeniorityMid-level
LocationBerlin
EmploymentPart-time
PostedMar 5, 2025 · 1y ago
Role brief
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build and refine models that use physical interactions to interpret measurement data
- Write Python software for processing, analyzing and modeling data, with an emphasis on efficiency and reliability
- Handle large datasets, assess model results and improve models for practical use
- Find systematic sources of error and create measures to check model quality
- Work with hardware and software developers to deliver accurate solutions for real-world applications
What you bring
- A completed degree in mathematics, physics, computer science or a related subject
- Strong Python skills and experience with relevant machine-learning libraries
- Good written and spoken German and English
- A doctorate and experience in machine learning, deep learning or AI are preferred rather than required
Who this fits
This part-time role suits someone who can apply mathematical thinking to physical measurement data and collaborate across hardware and software disciplines. You can work in a hybrid setup, including up to two days each week from home, with flexible working hours.
From the employer
- Entwicklung physikalisch motivierter KI- und ML-Modelle: Erstelle und optimiere ML-Analyse von Messdaten, basierend auf physikalischen Wechselwirkungen.
- Softwareentwicklung & Implementierung: Entwickle effiziente und robuste Softwarelösungen zur Datenverarbeitung, -analyse und Modellierung in Python.
- Big Data-Analyse und Skalierung: Verarbeite große Datenmengen effizient, analysiere Ergebnisse und optimiere Modelle für die Praxis.
- Physikalische Interpretation & Optimierung: Bewerte Ergebnisse, identifiziere systematische Fehlerquellen und entwickle Metriken zur Qualitätskontrolle.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams: Arbeite eng mit Hardware- und Softwareentwicklern zusammen, um präzise und zuverlässige Lösungen für reale Anwendungen zu entwickeln.
- Hybrides Arbeitsmodell: Genieße die Flexibilität, sowohl im Büro als auch bis zu zwei Tage pro Woche von zu Hause zu arbeiten – inklusive Gleitzeit für eine noch bessere Work-Life-Balance.
- Urban Sports Club und EGYM Wellpass: Durch unseren Zuschuss kannst du kostengünstig Sport in ganz Deutschland treiben.
- Corporate Benefits: Nutze kostenfrei zahlreiche Rabatte bei Partnern aus verschiedenen Branchen, um von attraktiven Angeboten zu profitieren.
- Snacks und Mittagessen: Unser Büro ist mit einer Vielzahl an Snacks ausgestattet und wir laden dich regelmäßig zu kostenfreien Mittagessen ein.
- Teamevents und Firmenfeiern: Freue dich auf spannende Teamevents und Firmenfeiern.
- Entwicklungsmöglichkeiten: Wir fördern dein fachliches und berufliches Wachstum mit vielfältigen Chancen.
- Dynamisches Arbeitsumfeld: Erlebe ein agiles, teamorientiertes Klima mit offenen Kommunikationsstrukturen, in dem du von Tag eins an direkten Einfluss auf Projekte nehmen und aktiv die Zukunft des Unternehmens mitgestalten kannst.
- Raum für deine Ideen: Deine Ideen sind bei uns nicht nur willkommen, sondern gewünscht – bringe dich ein und gestalte die Zukunft von EMPIT aktiv mit.
- Abgeschlossenes Studium in Mathematik, Physik, Informatik oder einem vergleichbaren Fachgebiet, idealerweise mit Promotion (PhD)
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung in relevanten ML-Bibliotheken
- Idealerweise Entwicklungserfahrung in den Bereichen Machine Learning/ Deep Learning/ Künstliche Intelligenz
- Teamfähigkeit, Eigeninitiative und Spaß an interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Keine Angst vor dem Unbekannten – du besitzt eine sehr gute mathematische Abstraktionsfähigkeit, ausgeprägte Problemlösekompetenz sowie Stressresistenz und Frustrationstoleranz.
- Erfahrung mit Big Data-Analyse, Cloud-Technologien (AWS) und Datenbanken (SQL) von Vorteil.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift