### Deine Aufgaben

- ML Product Development: Eigenverantwortliche Konzeption, Analyse und Skalierung datenbasierter Softwareprodukte (vom Prototyp bis zum produktiven Feature).
- MLOps & Lifecycle: Aufbau automatisierter ML-Pipelines (CI/CD) sowie Monitoring und Wartung von Modellen in der Cloud (z. B. Google Cloud / Vertex AI).
- Software Design: Aktive Mitgestaltung moderner Softwarearchitekturen für die Steuerung dezentraler Energieanlagen unter Fokus auf Performance und Skalierbarkeit.
- Internal Enablement: Entwicklung von Tools und Schnittstellen für den Self-Service-Datenzugriff innerhalb verschiedener Fachabteilungen.
- Qualitätssicherung: Konsequente Anwendung von Clean Code, Durchführung von Code-Reviews und Weiterentwicklung interner Engineering-Standards.
- Agile Zusammenarbeit: Technische Führung und Mentoring im Team sowie enge Abstimmung mit Product Ownern zur technischen Machbarkeit und Aufwandsschätzung.



### Dein Profil

- Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Mathematik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Regenerative Energiesysteme oder vergleichbare Qualifikation.
- Methodik: Fundierte Kenntnisse in mathematischer Optimierung (MILP, dynamische Optimierung) und KI-Methoden wie Reinforcement Learning.
- Programmierung: Sichere Beherrschung von Python und Java sowie routinierter Umgang mit SQL/NoSQL-Datenbanken.
- Tech-Stack: Erfahrung mit Docker, Kubernetes, modernen Backend-Architekturen und Infrastructure as Code (z. B. Terraform) sowie agilen Methoden (Scrum).
- Branchenwissen: Erfahrung im Bereich Energiewirtschaft (z. B. vernetzte Systeme, Sektorenkopplung, intelligente Steuerung) ist wünschenswert.
- Mindset: Starker Qualitätsanspruch an den eigenen Code ("Engineering Mindset"), lösungsorientiert und analytisch.
- Sprachen: Sehr gute **Deutsch- und Englischkenntnisse** in Wort und Schrift.



### Was bieten wir?

- einen unbefristeten Arbeitsvertrag bei leistungsgerechter Vergütung
- flexible Arbeitszeiten und verschiedene Arbeitszeitmodelle; mobiles Arbeiten
- agiles Arbeiten; lichtdurchflutete Lofts; Arbeitsinseln & Steharbeitsplätze; Englischkurse 
- betriebliches Gesundheitsmanagement; frisches Obst, kostenlose Getränke und Kaffeespezialitäten so viel Du willst
- gemeinsame Sportveranstaltungen wie Firmenlauf oder Volleyball; Firmen-Fahrrad-Leasing; Karenztage bei nervigen Erkältungen, Zuschuss Urban Sports Club für Deine Fitness
- Jobticket; Prämie für Mitarbeiterakquise; Betriebsrentenmodell
- Eigenverantwortung; regelmäßige Feedbackgespräche; feste Weiterbildungsbudgets und Training on the job
- gesponserte Freizeitaktivitäten (Billard, Kicker, Tischtennis usw.)
- eine individuelle Gestaltung des eigenen Arbeitsplatzes 



### Kontakt
Kontakt (über Bewerben-Kontaktformular)



Schlagworte: ML ,Machine Learning,Dresden,IT ,Informatik,GCP,Vertex AI,Cloud Computing,Software Development,MILP,Mathematik,Python,Java,Terraform,IaC,Energiemanagement,Reinforcement Learning,mathematische Optimierung,Software Development,IT, Empfehlungsbund
Quelle/Bewerbung via: [https://www.empfehlungsbund.de/jobs/297231/senior-machine-learning-engineer-strich-data-scientist-m-strich-w-strich-d](https://www.empfehlungsbund.de/jobs/297231/senior-machine-learning-engineer-strich-data-scientist-m-strich-w-strich-d#apply_form)

#### Kurzinfo zum Unternehmen

Was Kiwigrid von seinen Wettbewerbern unterscheidet, ist, dass es nicht nur ein Konzept für das **Internet der Dinge** verkauft. Kiwigrid bietet branchenübergreifende Wertschöpfung und versteht sich als eine **offene Plattform für die Zukunft von Energie und E-Mobilität**. Die Kunden von Kiwigrid nutzen die Plattform aus den verschiedensten Gründen, je nachdem, wo sie heute stehen, in welcher Branche sie tätig sind und was sie anbieten wollen. Die Plattform kann ihnen helfen, sich für neue Märkte zu öffnen, ihr Angebot zu diversifizieren und branchenübergreifende Geschäftsmodelle zu entwickeln. Dafür stellt Kiwigrid ihnen **wegweisende Technologien und Dienstleistungen** zur Verfügung, die die **Energieeffizienz steigern** , die **Nutzung erneuerbarer Energien optimieren** , den Weg für Elektrofahrzeuge ebnen und Stromnetze stabilisieren.