Einleitung

Gebäude erzeugen enorme Mengen an Daten, die meist ungenutzt bleiben. Somit bleibt Gebäudesteuerung meist lokal, starr und schwer skalierbar.

Wir bei baind nutzen diese Datenströme und können mit unseren KI-Anwendungen Gebäude vollkommen autonom, datengetrieben und in Echtzeit steuern. Statt dezentral und getrennt zu regeln, entwickeln wir operative Intelligenz für verteilte Steuereinheiten und zentralisieren diese auf Fog-/Edge-Ebene, um das volle Potenzial der verfügbaren Daten zu erschließen. Das Ergebnis sind Gebäude, die verstehen, lernen und sich intelligent anpassen für mehr Komfort, weniger Emissionen und echte Kontrolle über den Betrieb.

Aufgaben

Als Senior ML Engineer (m/f/d) entwickelst du genau diese Systeme. Du arbeitest mit hochfrequenten Change-of-Value (CoV) Datenströmen, baust ML-Pipelines für Prognose und Regelung, und bringst deine Modelle direkt in produktive Edge- und Cloud-Umgebungen.

• Entwicklung und Betrieb robuster observierbarer ML-Systeme auf Basis von CoV-Daten aus Gebäudesensorik
• Aufbau skalierbarer ML-Infrastruktur zur Verarbeitung heterogener, eventbasierter Gebäudedaten (Sensorwerte, Statusänderungen, Aktorik)
• Design und Umsetzung moderner ML-Pipelines mit Frameworks wie Kubeflow oder Metaflow, optimiert für Cloud- und Edge-Umgebungen
• Projekte im Bereich von System Modellierung und Steuerung, Vorhersagen, Nutzerverhalten, Empfehlungssysteme und Anomalien
• Entwicklung von datengetriebenen Steuerungsstrategien
• Enge Integration mit unserem Software- und DevOps-Team zur Bereitstellung ML-gestützter Funktionen mit Echtzeitfähigkeit und Stabilität im Feldbetrieb
• Vollständige Ownership des ML-Lifecycles von der Datenerfassung über Feature Engineering bis zum produktiven Modell-Deployment
• Technologische Weiterentwicklung der Plattform durch neue Tools, Methoden und interne Best Practices

Qualifikation

• Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der ML-Entwicklung – mit nachweisbarem Erfolg beim Aufbau skalierbarer Infrastruktur
• Souveräner Umgang mit ML-Workflows, Containerisierung (Docker, Kubernetes)
• Vertraut mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und Echtzeitbereitstellung von ML-Modellen
• Tiefes Verständnis moderner ML-Frameworks in Python (z. B. PyTorch, Scikit-learn)
• Starke algorithmische Kompetenz und Fokus auf Performanceoptimierung
• Deutschkenntnisse mindestens B2-Niveau
• Selbstorganisierter Arbeitsstil mit Hands-on-Mentalität – gerne auch Startup-erprobt
• Von Vorteil: Erfahrung mit Gebäudeautomation / IoT, Reinforcement Learning / MPC, LLMs oder Rust

Benefits

• Ein gut finanziertes Startup mit klarer Vision und starken Wachstumsperspektiven
• Früher Einstieg in einen hochattraktiven Markt mit enormem Skalierungspotenzial
• Arbeit mit zukunftsweisender ML-Technologie im Bereich intelligenter Gebäude
• Flexible Arbeitsbedingungen in München, Remote oder hybrid – wir finden ein Modell, das passt
• Wettbewerbsfähige Vergütung und klare Entwicklungsperspektiven
• Förderung wissenschaftlicher Aktivitäten beim Verfassen und Präsentieren von Papers auf Konferenzen
• Gesundheit ist uns wichtig, weshalb wir Wellpass für alle Mitarbeiter anbieten
• Eine Kultur der technischen Exzellenz, des gegenseitigen Lernens und der offenen Kommunikation
• Gestaltungsfreiraum und Verantwortung in einem dynamischen Wachstumsumfeld

Bereit, die Zukunft intelligenter Gebäude zu gestalten? Wir entwickeln ML-Technologie, die den Gebäudebetrieb revolutioniert. Werde Teil unseres Teams und begleite uns auf dem Weg von der ausgereiften Technologie zur breiten Marktexpansion.