Machine Learning Platform Engineer – No-Code ML (m/w/d)

Die Position

RockQ Technologies (ehemals NC-Vision) ist ein Stuttgarter Software-Pionier mit Fokus auf der digitalen Transformation der Fertigungsindustrie. Wir bieten eine hochmoderne, KI-gestützte No-Code-Plattform, die die Lücke zwischen operativer Realität und digitaler Innovation schließt. Indem wir Fachexperten befähigen, komplexe Unternehmensanwendungen durch visuelles Modellieren zu erstellen — ohne klassische Programmierung oder spezialisiertes IT-Wissen — helfen wir Unternehmen, Altsysteme zu modernisieren, künstliche Intelligenz zu integrieren und intelligente Lösungen weltweit zu skalieren. Dies ist eine seltene Gelegenheit, zu gestalten, wie eine ganze Nutzergruppe — Produktmanager, Analysten, Fachexperten — zum ersten Mal mit ML interagiert, ohne jemals eine Zeile Code zu schreiben.

Ihre Aufgaben

• Die zentralen Bestandteile und beweglichen Teile von Machine Learning in klare, modulare Konzepte zerlegen, die sich visuell darstellen und von Nicht-Experten handhaben lassen.
• Vereinfachungen in ML-Workflows und -Terminologie finden, ohne Funktionalität, Flexibilität oder Korrektheit der resultierenden Modelle zu beeinträchtigen.
• Die grundlegenden Bausteine (Nodes, Komponenten, Templates) implementieren, die für die visuelle Modellierung von Machine-Learning-Netzwerken und -Pipelines nötig sind.
• UI-Führung, Interaktionsmuster und Visualisierungen entwerfen, die nicht-technischen Nutzern helfen, Machine-Learning-Modelle sicher zu verstehen, zu konfigurieren und zu erstellen.
• Die entstehende Lösung in die umfassendere No-Code-Entwicklungsplattform von RockQ integrieren und sicherstellen, dass sie zuverlässig in Produktionsumgebungen neben anderen Plattform-Funktionen läuft.
• Eng mit Produkt-, Design- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um das Framework auf Basis von Nutzerfeedback und realen Anwendungsfällen weiterzuentwickeln.

Ihr Profil

• 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, inklusive dem eigenständigen Entwurf und der End-to-End-Verantwortung für ein System, Framework oder eine Plattform-Komponente — statt nur innerhalb bereits definierter Strukturen zu arbeiten.
• 3+ Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning, mit fundiertem Verständnis der Techniken zur Erstellung und Nutzung von Machine-Learning-Modellen sowie deren Training.
• Nachgewiesene Erfahrung mit Software- oder Framework-Architektur — dem Entwurf von Abstraktionen, APIs oder modularen Bausteinen, auf denen andere (hier: nicht-technische Nutzer) aufbauen.
• Erfahrung in der Mitgestaltung oder direkten Gestaltung von UX/UI für komplexe technische Tools: Sie wissen, wie man Experten-Workflows in Oberflächen überführt, die auch Einsteiger sicher nutzen können.
• Vertrautheit mit produktiven ML-Systemen (Deployment, Serving, Monitoring): Sie verstehen, was 'produktionsreif' jenseits eines Notebooks oder Prototypen bedeutet.
• Ein hohes Maß an Eigenständigkeit bei Entscheidungen: Sie definieren mehrdeutige Probleme, wägen Trade-offs zwischen Einfachheit und Flexibilität ab und treffen architektonische und produktbezogene Entscheidungen mit wenig Vorlage oder Aufsicht.
• Mündliche und schriftliche Englischkenntnisse.

Das bieten wir

• Hoher Business-Impact: Ihre Entscheidungen tragen direkt dazu bei, die Produktionseffizienz zu steigern, die digitale Transformation voranzutreiben und messbaren Mehrwert für unsere Kunden zu schaffen.
• Nähe zu industrieller Innovation: Sie arbeiten mit modernen Fertigungstechnologien, darunter Industrie 4.0, Smart-Factory-Lösungen und komplexe Systemintegrationen.
• Ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld mit vielen Möglichkeiten für persönliches Wachstum, Autonomie und direkten Einfluss auf die Weiterentwicklung unserer Produkte.
• Eine Unternehmenskultur, die auf Respekt, offenem Feedback und nachhaltigen Arbeitsweisen basiert, kombiniert mit attraktiven Arbeitsbedingungen und einer langfristigen Perspektive.
• Ein hybrides Arbeitsmodell, das Zusammenarbeit im Büro mit der Flexibilität von Remote-Arbeit verbindet.
• Eine gesunde Work-Life-Balance: mindestens 30 Tage bezahlter Urlaub pro Jahr — über dem Durchschnitt vieler Arbeitgeber und über dem gesetzlichen Minimum.