Machine Learning Engineer*
Tomra Mülheim-Kärlich, Rhineland-Palatinate, Germany
Automation Machinery Manufacturing · 1,001-5,000 employees
About the role
You will develop, implement, and deploy end-to-end machine learning pipelines and models for production-level systems. Additionally, you will manage data platforms and collaborate with cross-functional teams to support edge systems and cloud-based AI services.
What they look for
Requirements
Candidates must have several years of professional experience in developing and deploying productive machine learning systems with measurable business impact. Proficiency in Python, computer vision, MLOps, and modern software engineering practices is required.
Benefits
Full description
Unternehmensbeschreibung
Stellen Sie sich einen Arbeitsplatz vor, an dem Ihre Arbeit einen echten Unterschied macht. Willkommen bei TOMRA, wo Innovation und Nachhaltigkeit im Mittelpunkt unseres Handelns stehen. Gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen aus aller Welt verändern wir die Art und Weise, wie Ressourcen gewonnen, genutzt und wiederverwendet werden.
Mit Innovation als Kern unserer Unternehmensphilosophie entwickeln und produzieren wir sensorbasierte Sortiertechnologien für die globale Recycling- und Abfallwirtschaft. Unser Erfolg zeigt sich in mehr als 9.000 installierten Sortieranlagen und einer Präsenz in über 100 Ländern. Damit ist TOMRA Recycling ein vertrauenswürdiger Partner für Kunden weltweit.
Bei TOMRA fördern wir eine Kultur, die von Sinnhaftigkeit, Zusammenarbeit und kontinuierlicher Verbesserung geprägt ist. Unsere Teams sind dazu befähigt, echten Einfluss zu nehmen – angetrieben von Leidenschaft, geleitet von Verantwortung und inspiriert von Innovation. Gemeinsam setzen wir uns für mehr Nachhaltigkeit ein.
Wir sind überzeugt, dass unterschiedliche Perspektiven Kreativität fördern. Deshalb schaffen wir ein inklusives Arbeitsumfeld, in dem sich jede Person wertgeschätzt und gehört fühlt.
Stellenbeschreibung
Als Machine Learning Engineer entwickeln, implementieren, testen, deployen und betreuen Sie daten- und modellzentrierte Systeme, die Machine-Learning-Funktionalitäten auf Produktivniveau bereitstellen.
Machine Learning Engineering
- Aufbau von End-to-End-ML-Trainingspipelines (Datenerfassung, Validierung, Transformation, Training und Evaluation)
- Bereitstellung, Optimierung und Paketierung von Modellen für den produktiven Einsatz
- Unterstützung des Plattform-Teams bei der Bereitstellung von Modellen in der Cloud
- Unterstützung des AI Runtime Teams bei der Bereitstellung von Modellen auf Edge-Systemen bzw. Sortieranlagen
- Mitarbeit an daten- und modellzentrierter Forschung sowie Innovationsprojekten
Datenmanagement
- Aufbau, Integration und Wartung sicherer Datenplattformen (z. B. SQL-/NoSQL-Datenbanken, Objektspeicher, Feature Stores)
- Sicherstellung von Datensicherheit, Datenschutz und Compliance-Anforderungen
Services & ML-Tools
- Konzeption und Entwicklung von REST-APIs zur Bereitstellung von ML-Services und Datenplattform-Funktionen
- Entwicklung und Pflege interner Tools und webbasierter Benutzeroberflächen zur Unterstützung von ML-Workflows
Software Engineering
- Anwendung bewährter Softwareentwicklungspraktiken für Versionskontrolle, Code Reviews und technische Dokumentation
- Entwicklung robuster und wartbarer Software einschließlich Unit-, Integrations- und Performancetests sowie Wissenstransfer
- Containerisierung von Komponenten und Implementierung von CI/CD-Pipelines
- Wartung und Fehlerbehebung von ML-Tools in Produktivumgebungen
- Enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit internen Anwendern und Stakeholdern
Wir erwarten ein hohes Maß an Eigenverantwortung für die betreuten Projekte, einschließlich Stakeholder-Management, Anforderungsmanagement, Projektsteuerung sowie technischer Entscheidungsfindung.
Qualifikationen
- Mehrjährige nachweisbare Berufserfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Machine-Learning-Systeme mit messbarem Geschäftsnutzen
- Sehr gute Kenntnisse in Python
- Fundierte Expertise im Bereich Computer Vision sowie Machine-Learning- und Deep-Learning-Tooling
- Erfahrung mit MLOps, insbesondere Datenmodellierung, Packaging, Containerisierung und CI/CD
- Erfahrung im Bereich Data Science zur Optimierung bildverarbeitender Modelle
- Kenntnisse in TypeScript, REST-API-Entwicklung sowie modernen Frontend-Frameworks (z. B. Vue.js oder React) oder die Bereitschaft, diese zu erlernen
- Kenntnisse von Cloud- und On-Premises-Plattformen sowie deren Schnittstellen
- Kenntnisse von Modelloptimierungs-Frameworks (TensorRT, ONNX, CUDA, cuDNN) sowie im Edge-Deployment auf Hardware-Plattformen (x64, ARM/Jetson)
Zusätzliche Informationen
Was Sie erwartet
- Moderne Technologien und KI-basierte Systeme
- Ein praxisnahes Engineering-Umfeld mit direktem Einfluss auf die Leistung unserer Maschinen
- Enge Zusammenarbeit mit internationalen Teams
- Offene Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien und kurzen Entscheidungswegen
- Norwegisch geprägte Unternehmenskultur mit einer offenen Du-Mentalität
- Die Möglichkeit, zukünftige Maschinenentwicklungen aktiv mitzugestalten
Was wir bieten
- Hybrides Arbeitsmodell
- Flexibles und internationales Arbeitsumfeld
- Moderne Büro- und Testeinrichtungen
- Nachhaltige und zukunftsorientierte Branche
- Attraktives Vergütungspaket inklusive Bonus
- Laptop und Mobiltelefon
- Langfristige Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten in einem internationalen Technologieunternehmen
Wenn Sie Freude daran haben, komplexe technische Herausforderungen zu lösen und Ihre Software auf realen Industriemaschinen im Einsatz sehen möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
Klingt das nach der richtigen Herausforderung für Sie?
Dann senden Sie uns bitte Ihren Lebenslauf, ein Motivationsschreiben sowie relevante Zertifikate und Nachweise zu.
*TOMRA macht keinen Unterschied aufgrund von Geschlecht, ethnischer Herkunft, Religion, Hautfarbe, sexueller Orientierung oder Identität, Behinderung, Alter oder anderer gesetzlich geschützter Merkmale. Wir engagieren uns für ein vielfältiges und integratives Arbeitsumfeld und sind stolz darauf, Chancengleichheit als Arbeitgeber zu leben.
#LI-MH1
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