Data Scientist (m/w/x) Standort: EU (Remote) Für wen Sie arbeiten: Wir von Makersite sind Vorreiter in der Zukunft nachhaltiger Produktentwicklung und digitaler Zusammenarbeit. Als führende Plattform für Produktlebenszyklusmanagement (PLM) unterstützen wir Unternehmen, intelligentere und nachhaltigere Entscheidungen über die gesamte Lieferkette zu treffen. Unsere innovative Software ermöglicht Teams, mit Transparenz, Effizienz und Verantwortung zu entwerfen, Prototypen und zu fertigen – und reduziert die Umweltbelastung bei gleichzeitiger Optimierung der Leistung. Wir sind ein schnell wachsendes, innovatives Unternehmen, das auf Kreativität, Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen lebt. Wenn Sie sich für Technologie, Nachhaltigkeit und die Schaffung von sinnvollen Auswirkungen begeistern, freuen wir uns, von Ihnen zu hören. Kommen Sie zu uns und gestalten Sie die Zukunft von Fertigung und Produktinnovation. Wen wir suchen: Als Teil unseres wachsenden Teams werden Sie eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung der Zukunft nachhaltiger Produktentwicklung spielen. Wir suchen innovative, leidenschaftliche Data Scientists, die sich mit Technologie und Nachhaltigkeit beschäftigen, um gemeinsam mit uns Werkzeuge zu bauen, die Unternehmen ermöglichen, intelligentere und verantwortungsbewusstere Entscheidungen zu treffen. In dieser Rolle haben Sie die Möglichkeit, mit talentierten Fachleuten zusammenzuarbeiten, zu Spitzenprojekten beizutragen und die digitale Transformation der Industrien weltweit voranzutreiben. Wenn Sie bereit sind, einen Einfluss zu nehmen und zu sinnvollen Veränderungen beizutragen, möchten wir von Ihnen hören! Diese Rolle ist eine feste, dauerhafte Position.

Alle erfolgreichen Bewerber erhalten unabhängig vom Standort einen festen Arbeitsvertrag. Die Rolle: Entwicklung und Einsatz von Production-Grade AI-Systemen.

• Aufbau, Bereitstellung und Wartung skalierbarer APIs, die AI/ML-Modelle in Produktionsumgebungen bedienen • Eigene End-to-End-Lieferung von KI-Lösungen, vom Prototyping bis hin zu vollständig produzierten Systemen Design Advanced AI Architectures • Design und Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen unter Verwendung von Vektordatenbanken • Aufbau und Orchestrierung von KI-Agenten unter Verwendung von Frameworks wie LangGraph, CrewAI oder ähnlichen Systemen • Bewertung und Auswahl geeigneter Großsprachenmodelle (LLMs) und Fundamentmodelle auf Basis spezifischer Anwendungsfälle Optimierung der Leistung und Skalierbarkeit • Kontinuierliche Optimierung der Modellableitung für Latenz, Kosteneffizienz und Durchsatz im Maßstab • Ermittlung von Engpässen und Implementierung von Verbesserungen zur Gewährleistung hochperformierender Systeme Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit • Implementierung robuster Überwachung, Protokollierung und Alarmierung für eingesetzte Modelle und Dienstleistungen • Gewährleistung der Systemsicherheit, Verfügbarkeit und Leistung durch beste Verfahren in der Produktion ML-Systeme Etablierung von Engineering Best Practices

• Aufbau und Wartung von CI/CD-Pipelines für nahtlose Tests, Bereitstellung und Iteration von KI-Systemen • Beitrag zu sich entwickelnden Engineering-Standards, da das Unternehmen vom schnellen Experiment zu strukturierteren, skalierbaren Operationen übergeht Kollaborieren Sie funktionsübergreifend • Arbeiten Sie eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammen, um KI-Fähigkeiten in Kernprodukte zu integrieren • Übersetzen Sie Geschäftsprobleme in technische Lösungen und kommunizieren Sie klar über Trade-Offs Antriebsstruktur in einer schnell gepflasterten Umgebung

• Hilfe bei der Herstellung von Stabilität und Struktur in KI-Entwicklungsprozessen während einer wachstumsstarken, skalierten Phase • Ausgleich der Ausführungsgeschwindigkeit mit der Notwendigkeit von bedienbaren, gut dokumentierten und skalierbaren Systemen • Besitz von mehrdeutigen Problemen und Antrieb zu praktischen, produktionsfähigen Ergebnissen • 5+ Jahre Erfahrung in Python mit ~10 Jahren Gesamtsoftware-Engineering oder Datenerfahrung (Bewerbungen für den Übergang von Backend-Engineering sind willkommen) • Bewährte Erfahrung beim Aufbau und Einsatz von APIs der Produktionsklasse (vorzugsweise mit FastAPI; REST/GraphQL-Erfahrung ist ein Plus) • Hands-on-Erfahrung bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs) und LLMOps, einschließlich promptem Engineering, Feinsteuerung und Evaluation (z.B. GPT, Claude) • Starke Erfahrung bei der Feinsteuerung von Open-Source-Modellen (z.B. Hugging Face Ökosystem)

• Praxiserfahrungen bei der Entwicklung und Arbeit mit Vektordatenbanken (z.B. Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector) • Erfahrung beim Aufbau von AI-Agenten mit Frameworks wie LangGraph, LangChain, CrewAI oder ähnlichen Systemen • Solides Verständnis der Modellausbringung und -dienstleistung (z.B. vLLM, TGI oder verwaltete Endpunkte) • Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und modernen Bereitstellungspraktiken (Docker, Kubernetes, GitHub Actions) • Starke Erfahrung beim Arbeiten und bei der Verarbeitung von großformatigen Textdatensätzen Bevorzugte Erfahrung • Erfahrung mit MLOps-Plattformen wie MLflow oder Weights & Biases • Vertrautheit mit Cloud-KI-Ökosystemen (z.B. AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Azure OpenAI) • Beiträge zu Open-Source-KI/ML-Projekten

• Erfahrung in der Nachhaltigkeits- oder Klima-/Produktdomäne • Hintergrund in B2B SaaS-Umgebungen • Vorerfahrung in einer Start- oder Scale-up-Umgebung (ca. 100–300 Mitarbeiter) • Verbleiben in und gesetzlich erlaubt, in der EU zu arbeiten. Wichtige Attribute • Builder Mindset: Komfortables Besitzsystem von Ende zu Ende, vom Experiment bis zur Produktion • Handlungsbeispiele: Funktioniert effektiv in einer sich schnell entwickelnden Umgebung mit wechselnden Prioritäten • System Thinker: Entwirft Lösungen mit Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartungsfähigkeit im Kopf • Pragmatische Entscheidungsfindung: Ausgleich technischer Exzellenz mit Geschwindigkeit und unternehmerischer Wirkung • Eigentum & Rechenschaftspflicht: Verantwortung für Ergebnisse übernimmt, nicht nur Outputs • Klarer Kommunikator: In der Lage, komplexe technische Konzepte sowohl technischen als auch nichttechnischen Stakeholdern zu artikulieren Was wir anbieten: • Wettbewerbsfähiges Gehalt – Wir belohnen Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen mit einem Kompens-Paket, das Ihren Wert widerspiegelt.

• 30 Tage bezahlte Auszeit – Nehmen Sie sich die Zeit, die Sie brauchen, um aufzuladen und eine gesunde Work-Life-Balance zu erhalten. • Remote-First Flexibilität – Arbeiten von überall in der EU, mit der Möglichkeit, persönlich zusammenzuarbeiten am