Senior Machine Learning Engineer – Time Series & Forecasting (w/m/d)
At a glance
Senior Machine Learning Engineering role at statworx. Frankfurt am Main · full-time.
Pay not stated Machine Learning Engineer salary
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build forecasting, anomaly-detection and predictive-maintenance models for sensor and process data
- Take solutions from data preparation and feature creation through evaluation and deployment
- Choose statistical or machine-learning approaches to match each use case, then implement them
- Help maintain ML engineering and MLOps across cloud, on-premises and production settings
- Present technical approaches to customers and coordinate with internal stakeholders on project work
What you bring
- At least five years in machine learning or data science, focused on time series and forecasting
- Strong forecasting skills plus hands-on work with anomaly detection, predictive maintenance or similar sensor applications
- Very good Python skills and experience with forecasting libraries such as scikit-learn, PyTorch or another listed tool
- Practical knowledge of forecasting methods and topics including backtesting, multi-horizon and probabilistic forecasts
- Very good German at B2 level or higher and excellent English at C1 level or above
Who this fits
This senior role suits someone who can take time-series models into production and communicate technical approaches with customers. The office is in Frankfurt, with regular remote work available and up to four weeks a year working from another EU country. You should be willing to make occasional customer trips within Germany, Austria and Switzerland.
From the employer
Von der KI-Strategie bis zur Umsetzung entwickeln wir innovative Lösungen. Mit unserer Expertise in AI Strategy, Generative AI, Agentic AI, Data & AI Engineering sowie AI Infrastructure begleiten wir Unternehmen entlang ihrer gesamten KI-Transformation.
Unser Ziel: Creating value from Data & AI.
Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen. Fokus: Entwicklung und produktiver Einsatz von Machine-Learning-Lösungen mit besonderem Schwerpunkt auf Zeitreihenprognosen sowie Anomalieerkennung und Predictive Maintenance auf Sensor- und Prozessdaten
- Du entwickelst und implementierst Machine-Learning-Lösungen für Forecasting, Anomalieerkennung und Predictive Maintenance
- Du konzipierst robuste End-to-End-Lösungen von der Datenaufbereitung und Feature-Generierung bis zur Modellbewertung und dem produktiven Einsatz
- Du wählst je nach Use Case die passenden Methoden aus und implementierst diese, von statistischen Baselines bis hin zu modernen Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren
- Du arbeitest regelmäßig mit internen Stakeholdern und Kundenvertretern zusammen und stellst eine enge Abstimmung und Zusammenarbeit sicher
- Du unterstützt den Aufbau stabiler ML-Engineering- und MLOps-Setups über Cloud-, On-Prem- und Produktionsumgebungen hinweg und begleitest die Integration von Modellen in industrielle oder produktionsnahe Systeme unter Berücksichtigung von Anforderungen wie Latenz, Sicherheit und begrenzten Ressourcen
- Du präsentierst technische Lösungskonzepte und übernimmst die fachliche Kommunikation mit Kunden im Rahmen von Angebots- und Akquiseprozessen
- Du verfolgst kontinuierlich aktuelle Entwicklungen im Bereich Zeitreihen und Forecasting und bringst dieses Wissen gezielt in Kundenprojekte ein
- Du verfügst über mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning oder Data Science mit klarem Schwerpunkt auf Zeitreihen und Forecasting
- Du hast fundierte Expertise im Forecasting und praktische Erfahrung in Anomalieerkennung, Predictive Maintenance oder vergleichbaren sensorbasierten Anwendungsfällen
- Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Bibliotheken und Frameworks wie scikit-learn, PyTorch, darts, statsforecast, neuralforecast oder vergleichbaren Tools
- Du hast Erfahrung mit statistischen, feature-basierten und modernen neuronalen Forecasting-Methoden wie ARIMA oder ETS, LightGBM oder XGBoost, N-BEATSx oder N-HiTS, TFT oder PatchTST sowie mit neueren Time-Series-Foundation-Modellen wie TimesFM, Chronos, TimeGPT oder Moirai
- Du hast ein gutes Verständnis für praxisrelevante Forecasting-Themen wie Multi-Horizon-Forecasting, Backtesting, probabilistische Prognosen und idealerweise hierarchische Reconciliation
- Erfahrung im Bereich Entscheidungsoptimierung wie Pricing, Disposition oder Ressourcenallokation oder im Bereich kausal-informierter Entscheidungsunterstützung wie Kausalanalyse, Double ML oder intervention-aware Modeling ist ein Plus
- Du hast Erfahrung im produktiven Einsatz von Machine-Learning-Systemen und bist vertraut mit Software-Engineering- und MLOps-Praktiken wie APIs, Containern, CI/CD, Testing, Monitoring und Versionierung
- Erste Erfahrung mit industriellen oder produktionsnahen Deployments, beispielsweise Edge- oder On-Prem-Umgebungen, PLC-, SCADA- oder MES-Integration oder Arbeiten unter Netzwerk-, Sicherheits- oder Latenzanforderungen ist von Vorteil
- Du bist kommunikationsstark und verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse mindestens auf B2-Niveau sowie exzellente Englischkenntnisse auf C1-Niveau oder höher
- Du hast Freude an gelegentlichen Dienstreisen zu Kunden vor Ort in Deutschland, Österreich und der Schweiz
- Data & AI im Kern: Dich erwarten vielfältige und anspruchsvolle Projekte mit namhaften Kund:innen aus unterschiedlichen Branchen – von datengetriebenen Lösungen bis hin zu innovativen KI-Anwendungen
- Fachliche Vielfalt & Entwicklung: Du arbeitest an komplexen, abwechslungsreichen Fragestellungen und baust dabei kontinuierlich deine Expertise in deinem Fachgebiet sowie im Umfeld von Data & AI aus
- Professionelle Weiterentwicklung: Wir fördern deine methodische, fachliche und persönliche Entwicklung – durch regelmäßiges Feedback, individuelle Förderung, Weiterbildungsangebote und unser Mentoring-Programm
- Kultur & Zusammenarbeit: Dich erwartet ein offenes, diverses und wertschätzendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einem starken Teamgefühl
- Moderne Arbeitsweise: Wir leben eine iterative, moderne Arbeitskultur mit klarer Kommunikation, Eigenverantwortung und Raum für neue Ideen und Gestaltungsmöglichkeiten
- Transparente Vergütung: Wir bieten faire, strukturierte und nachvollziehbare Gehaltsstufen, die regelmäßig an Markt- und Leistungsentwicklungen angepasst werden
- Flexibles Arbeiten: Unser modernes Office in Frankfurt ist dein zentraler Arbeitsort – gleichzeitig hast du die Möglichkeit, regelmäßig remote zu arbeiten und bis zu vier Wochen pro Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten
- Mobilität & Gesundheit: Profitiere von einem ermäßigten Deutschlandticket und vergünstigtem Zugang zu Sport- und Wellnessangeboten über Wellpass
- Ausstattung & Extras: Hochwertiges IT-Equipment (z. B. MacBook Pro), regelmäßige Team-Events sowie zusätzliche Leistungen wie Kinderbetreuungszuschüsse und attraktive Mitarbeiterrabatte runden dein Gesamtpaket ab
Bewirb Dich einfach über das Bewerbungsformular und hänge Deinen aktuellen Lebenslauf samt Darstellung deiner Methodenkenntnisse an. Wir werden uns anschließend umgehend bei Dir melden. Bei Fragen rund um Deine Bewerbung erreichst Du uns unter jobs@statworx.com.
Was für uns besonders wichtig ist: Wir schätzen die Einzigartigkeit jedes Menschen und begegnen einander stets auf Augenhöhe. Unterschiedliche Hintergründe, Einstellungen und Ideen bereichern uns und bilden die Grundlage unseres Erfolgs. Daher freuen wir uns über jede Bewerbung – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.