ECOZA GmbH
Machine Learning / Applied AI Engineer
Als Machine Learning / Applied AI Engineer bei der ECOZA GmbH in München bringst du LLMs und Agenten von der Demo in die zuverlässige Produktion. Du arbeitest an der ECOZA Intelligence, einem integrierten D2C eCommerce Operating System.
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Ohne Optimierung bewerbenAtlas Vorteil
- Lebenslauf und Anschreiben passend zu genau dieser Stelle geschrieben, nicht aus der Schublade.
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Stellenbeschreibung
Mittwoch, 10:00 Uhr. Du baust ein Eval-Harness, das misst, wie zuverlässig unser Media-Buying-Agent Entscheidungen trifft. Danach tunest du die Masterprompts, baust ein Churn-Prediction-Signal auf den Supabase-Daten und erweiterst das RAG-System, das auf den Benchmarks aus 550+ Brands sitzt. Bei uns geht angewandte KI direkt in Produktion — nicht ins Paper.
Wir bauen die ECOZA Intelligence und suchen jemanden, der LLMs und Agenten von „funktioniert im Demo” zu „funktioniert zuverlässig in Produktion” bringt.
Woran du arbeitest
LLM-Systeme & Agenten: Design, Orchestrierung und Guardrails für produktive Agenten (Media-Buying, Content, Sales)
Prompt- & Context-Engineering: Masterprompts, Kontext-Management, Tool-Use/MCP
RAG & Retrieval: Vektor-DBs / Retrieval über ECOZA-Benchmarks und Brand-Daten
Evals & Qualität: Eval-Pipelines, damit KI-Outputs messbar zuverlässig sind
Data & Signale: Churn-/Scoring-Signale auf Supabase-Daten, Feature-Pipelines
Integration: die Modelle sauber ins Produkt und in die Workflows einbinden
Über ECOZA
ECOZA ist eine der am schnellsten wachsenden eCommerce-Growth-Consulting-Firmen Deutschlands. Wir bauen für D2C-Brands Inhouse-Teams, Systeme und Operating-Strukturen auf — gestützt auf Benchmarks aus über 550 aktiven eCommerce-Marken. Aktuell bauen wir unser wichtigstes Vorhaben: die ECOZA Intelligence, ein integriertes D2C eCommerce Operating System. Du kommst ins Greenfield — nicht in eine gewachsene Legacy-Landschaft.
Standort & Arbeitsmodell
Standort: München, Moosacher Straße 70–74, 80809
Arbeitsmodell: Vor Ort / Hybrid (2 feste Bürotage)