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Machine-Learning-Engineer für zentrale Modellevaluation
Die Rolle gestaltet die Evaluation von Sprachgenerierungs- und Spracherkennungsmodellen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen. Dazu gehören messbare Qualitätsmetriken, subjektive Nutzerstudien, automatisierte Ergebnisdashboards und das Training von Modellen zur Erfassung zusätzlicher Evaluationsmetriken. Die Zusammenarbeit mit Modellteam, Datenteam und Produktmanagement dient besseren Modellen, geeigneten Daten und der korrekten Messung von Produktanforderungen. Als Gründungsmitglied führt die Person die Evaluationsarbeit und trägt wesentlich zum Ausbau des Evaluationsteams bei. Die Leitung des Teams ist künftig vorgesehen.
Evaluationsmetriken
Evaluationsmetriken · erforderlichErforderlich sind fundierte Erfahrung und Intuition beim Entwurf von Metriken zur Erfassung der Modellleistung.
+5
- Nutzerstudien · erforderlich
Erforderlich ist fundierte Erfahrung mit der Konzeption von Nutzerstudien auf Mechanical Turk oder vergleichbaren Plattformen.
- Modelltraining · erforderlich
Erforderlich ist fundierte Erfahrung mit Modelltraining und Feintuning zur Modellevaluation.
- Statistische Vergleiche · erforderlich
Erforderlich sind fundierte statistische Kenntnisse und Erfahrung zum statistischen Vergleich von Evaluationsergebnissen und zur Entscheidungsfindung.
- ASR-Modelltraining · erforderlich
Erforderlich ist Erfahrung mit dem Training von ASR-Modellen; zusätzlich wird Erfahrung mit dem Training von TTS-Modellen verlangt.
- TTS-Modelltraining · erforderlich
Erforderlich ist Erfahrung mit dem Training von TTS-Modellen; zusätzlich wird Erfahrung mit dem Training von ASR-Modellen verlangt.
- Nutzerstudien · 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 Person entwirft und entwickelt Evaluationspipelines für Modelle in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen.
- Sie konzipiert Nutzerstudien zur subjektiven Modellevaluation und übersetzt Anforderungen in messbare Metriken.
- Sie entwickelt automatisierte Dashboards, die Modellleistungen darstellen, Evaluationsergebnisse berichten und Vergleiche ermöglichen.
- Sie trainiert neue Modelle, um neue und unterschiedliche Evaluationsmetriken zu erfassen.
- Sie stimmt sich mit dem Modellteam über Verbesserungen anhand der Evaluationsergebnisse und mit dem Datenteam über benötigte Daten zur Leistungssteigerung ab.
- Sie stellt gemeinsam mit dem Produktmanagement sicher, dass Produktanforderungen korrekt gemessen werden.
- Als Gründungsmitglied führt sie die Evaluationsarbeit und trägt wesentlich zum Teamaufbau bei. Die Leitung des Evaluationsteams ist künftig vorgesehen.
Das solltest du mitbringen
Gefordert sind fundierte Praxis mit Evaluationsmetriken, Nutzerstudien, Training, Feintuning und Statistik sowie ASR-/TTS-Training und ML-Teampraxis mit Modellen mit mehr als 3 Mrd. Parametern und mehr als 1 Mio. Datenstunden.
Erforderlich8 Punkte
- Erwartet wird Erfahrung als Machine-Learning-Engineer.
- Erforderlich sind fundierte Erfahrung und Intuition beim Entwurf von Metriken, die Modellleistung erfassen.
- Erforderlich ist fundierte Erfahrung mit der Konzeption von Nutzerstudien auf Mechanical Turk oder vergleichbaren Plattformen.
- Erforderlich ist fundierte Erfahrung mit Modelltraining und Feintuning zur Modellevaluation.
- Erforderlich sind fundierte statistische Kenntnisse und Erfahrung, um Evaluationsergebnisse statistisch zu vergleichen und Entscheidungen zu treffen.
- Erforderlich sind sehr ausgeprägte Engineering- und Programmierfähigkeiten.
- Erforderlich ist Erfahrung mit dem Training von ASR- und TTS-Modellen.
- Erforderlich ist Erfahrung in ML-Teams, die an großskaligen Machine-Learning-Problemen arbeiten: Modelle mit mehr als 3 Mrd. Parametern und mehr als 1 Mio. Stunden an Daten.
Das wird angeboten
- Für Stellen mit Sitz in den USA werden eine wettbewerbsfähige Vergütung und großzügige Unternehmensbeteiligungen angeboten.
- Für Stellen mit Sitz in den USA werden Kranken-, Zahn- und Sehkraftversicherungen angeboten; der Arbeitgeber übernimmt 99,99 % der Beiträge.
- Für Stellen mit Sitz in den USA gibt es 42 bezahlte freie Tage: 15 Urlaubstage, 10 Krankheitstage, 15 betriebliche Feiertage und 2 flexibel wählbare Feiertage.
- Für Stellen mit Sitz in den USA werden großzügige Elternzeitregelungen, Unterstützung bei Kinderwunsch und ein 401(k)-Altersvorsorgeplan angeboten.
- Für Stellen mit Sitz in den USA gibt es ein Lifestyle-Budget von 500 $ pro Monat zur freien Verwendung.
- Für Beschäftigte im Büro werden bei Stellen mit Sitz in den USA kostenloses Mittagessen und Snacks angeboten.
- Für Stellen mit Sitz in den USA wird eine One-Medical-Mitgliedschaft angeboten.
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Veröffentlicht: 29.04.2026 · Quelle geprüft: 03.11.2026.
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