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Machine-Learning-Engineer für mehrsprachige Daten
Die Rolle verantwortet die mehrsprachige Datenpipeline von der Beschaffung und Kuratierung bis zur Evaluation und kontinuierlichen Verbesserung. An der Schnittstelle zwischen Daten, Forschung und produktivem Machine Learning entstehen große Datensätze für Sprachen mit umfangreichen ebenso wie mit knappen Datenressourcen. Die Zusammenarbeit mit Forschenden und Infrastrukturentwicklern dient robusten Modellen über Sprachen, Schriftsysteme und kulturelle Kontexte hinweg. Zum Arbeitsumfang gehören Qualitätsfilter, die Definition von Sprachabdeckung und Bewertungsmaßstäben, die Untersuchung von Verzerrungen und Abdeckungslücken sowie die Datenversorgung für Training, Feinabstimmung und Destillation. Modellleistung und reale Nutzung fließen in die Weiterentwicklung der Datensätze ein.
Mehrsprachige Datensätze
Mehrsprachige Datensätze · erforderlichErforderlich ist fundierte Erfahrung in der Arbeit mit mehrsprachigen oder nicht englischen Datensätzen.
+5
- NLP-Grundlagen · erforderlich
Erforderlich ist ein solides Verständnis von NLP-Grundlagen einschließlich Tokenisierung, Embeddings und Sprachmodellierung.
- Skalierbare Datenpipelines · erforderlich
Erforderlich ist Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenpipelines mit Python, Spark, Ray oder vergleichbaren Technologien.
- Unicode · erforderlich
Erforderlich ist Vertrautheit mit Unicode, Schriftsystemen, Herausforderungen der Tokenisierung und sprachspezifischen Besonderheiten.
- Qualitätsfilter · Aufgabe
Die Rolle implementiert Qualitätsfilter mit statistischen, heuristischen und modellbasierten Methoden.
- Datenqualitätsevaluation · von Vorteil
Erfahrung mit der Bewertung von Datenqualität im großen Maßstab ist von Vorteil.
- NLP-Grundlagen · erforderlich
- Gehalt
- Bedingter Berufsvergleich: 64.956 – 95.628 € brutto / Jahr Annahme: Vollzeit-Anstellung in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Die Spanne zeigt das 25. bis 75. Perzentil der Bruttoentgelte sozialversicherungspflichtiger Vollzeitbeschäftigter in der zugeordneten Berufs- und Anforderungsgruppe in Deutschland, einschließlich Sonderzahlungen. Die Berufszuordnung erfolgt durch RemoteFruit. Datenquelle: BA/Entgeltatlas 2025. Monatswerte × 12. Keine Prognose des konkreten Stellengehalts und keine Gehaltszusage des Unternehmens. BA/Entgeltatlas 2025 · Annahme: Vollzeit-Anstellung in DE · mittlere 50 % · inkl. Sonderzahlungen Zuordnung berechnet am: 31.10.2026.
- Umfang
- Vollzeit
- Erfahrung
- Siehe Details
Deine Aufgaben
- Die Rolle entwirft, erstellt und pflegt große mehrsprachige Datensätze für Sprachen mit umfangreichen und mit knappen Datenressourcen.
- Sie entwickelt Datenpipelines für Beschaffung, Sammlung, Bereinigung, Normalisierung, Deduplizierung und Annotation von Daten.
- Sie implementiert Qualitätsfilter mit statistischen, heuristischen und modellbasierten Methoden.
- Gemeinsam mit Forschenden definiert sie Sprachabdeckung, Benchmarks und Evaluationsmetriken.
- Sie analysiert Verzerrungen, Abdeckungslücken und Fehlermuster in Datensätzen über Regionen und Schriftsysteme hinweg.
- Sie unterstützt Training, Feinabstimmung und Destillation mit hochwertigen mehrsprachigen Daten.
- Sie verbessert Datensätze fortlaufend anhand der Modellleistung und der realen Nutzung.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich sind mindestens 3 Jahre als ML Engineer, Applied Scientist oder in ähnlicher Rolle, fundierte Erfahrung mit mehrsprachigen oder nicht englischen Datensätzen und im Aufbau skalierbarer Datenpipelines.
Erforderlich6 Punkte
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung als ML Engineer, Applied Scientist oder in einer ähnlichen Rolle sind erforderlich.
- Fundierte Erfahrung in der Arbeit mit mehrsprachigen oder nicht englischen Datensätzen ist erforderlich.
- Ein solides Verständnis der NLP-Grundlagen einschließlich Tokenisierung, Embeddings und Sprachmodellierung ist erforderlich.
- Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenpipelines mit Python, Spark, Ray oder vergleichbaren Technologien ist erforderlich.
- Vertrautheit mit Unicode, Schriftsystemen, Herausforderungen der Tokenisierung und sprachspezifischen Besonderheiten ist erforderlich.
- Erwartet wird Sicherheit in der Zusammenarbeit mit Forschenden und in der Übertragung von Forschungsanforderungen in produktive Systeme.
Von Vorteil5 Punkte
- Erfahrung mit Sprachen mit knappen Datenressourcen oder mit mehrsprachigen Benchmarks wie FLORES oder XTREME ist von Vorteil.
- Einblicke in LLM-Training, Feinabstimmung oder Destillation sind von Vorteil.
- Ein linguistischer Hintergrund oder Erfahrung in der Zusammenarbeit mit muttersprachlichen Sprachexperten ist von Vorteil.
- Beiträge zu Open-Source-Datensätzen oder ML-Werkzeugen sind von Vorteil.
- Erfahrung mit der Bewertung von Datenqualität im großen Maßstab ist von Vorteil.
Außerdem genannt1 Punkt
- Ein ausgeprägtes Interesse an Datenqualität, sprachlicher Vielfalt und der Generalisierung von Modellen über das Englische hinaus passt zum Profil.
Das wird angeboten
- Die Rolle erhält eigenständige Verantwortung für ein zentrales Differenzierungsmerkmal des Produkts.
- Sie arbeitet an weltweit eingesetzten Modellen, nicht nur für englischsprachige Märkte, in einem kleinen Team mit umfassender ML- und Systemerfahrung.
- Angeboten werden Vergütung und eine Unternehmensbeteiligung in der Series-A-Phase.
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Veröffentlicht: 22.01.2026 · Quelle geprüft: 03.11.2026.
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