Machine Learning Engineer hos Modulai i Stockholm
Utvecklar maskininlärningslösningar samt bygger och optimerar datapipelines och infrastruktur för ML och LLM. Kräver MSc eller Ph.D. inom ett kvantitativt område, goda kunskaper i Python och erfarenhet av att driftsätta modeller i produktion.
Titel, arbetsplatsens namn och sammanfattning skrivna av AI utifrån annonsen.
Bra att veta
Lön
Inom yrkesgruppen Mjukvaru- och systemutvecklare m.fl. har de som jobbar i privat sektor i Stockholm i snitt 59 700 kr i månaden, varav 58 800 kr i grundlön. I hela landet, i privat sektor, tjänar hälften mellan 46 500 kr och 63 000 kr, och de som är 18–24 år har i snitt 36 100 kr. Det är statistik för yrket, inte vad den här arbetsgivaren betalar.
Källa: SCB, lönestrukturstatistik 2025
Anställningen
Anställningen har inget slutdatum. Den kan börja med en provanställning på högst sex månader. Vill arbetsgivaren avsluta den under provtiden ska du få besked minst två veckor i förväg; annars blir den en vanlig tillsvidareanställning när provtiden är slut. Därefter krävs sakliga skäl för att säga upp dig, och uppsägningstiden är minst en månad, längre ju längre du har varit anställd.
Ett kollektivavtal kan ge andra regler än lagen.
Texten är skriven med AI och kan innehålla fel. Kontrollera med arbetsgivaren.
Källa: Lagen om anställningsskydd (LAS)
Arbetsgivaren
Modulai har annonserat 2 jobb det senaste året: 2 tillsvidareanställningar. Inom yrkesgruppen Mjukvaru- och systemutvecklare m.fl. har de annonserat 2 gånger de senaste två åren, den här annonsen inräknad.
Källa: vår sammanställning av Arbetsförmedlingens annonser
Machine Learning Engineer
Modulai works with fish, trains, clothes, money, pets, office spaces, sound sensors and much more. If there is data, we do ML (Machine Learning) on it.
Our team consists of devoted ML engineers with strong track records from some of Sweden's most successful startups. We work on project basis and take end-to-end responsibility. We love ML and we think that the best way for us to expand our knowledge is to be exposed to a diversified set of challenging and fun projects.
As a member of the ML-team you will be working with a broad range of problems with one common denominator – ML will be the key ingredient. The projects could be external as well as internal – and in all cases – delivery is central.
You will have to analyze the problem at hand, come up with a solution strategy and execute on it. This typically entails gaining an in-depth understanding of the challenge, understanding the available data and then re-formulating it as a ML problem. It requires openness, creativity and an eagerness to learn new methodology and exploring new terrains.
We frequently attack these problems as a team, meaning that you will have to be able to clearly explain your reasoning and code in order to engage the rest of us.
- Python / R – standard open-source libraries
- Scikit-learn and various specialized Python and R ML libraries
- Large Language Model (LLM) frameworks such as LangChain/LlamaIndex, LangGraph, CrewAI
- Cloud platforms such as AWS, GCP, and Azure
CI/CD: DVC, Github Actions, Sagemaker/VertexAI/AzureML,
Relational database management systems
Ops and LLMOps tools for model deployment and monitoring.
Software engineering best practices, including testing, version control (Git), and containerization (Docker, Kubernetes)
Orchestration: Airflow, AWS Step functions, etc Engineering/LLM/deployment: Kubernetes, docker, terraform
Responsibilities
- Analyzing and planning problems, solutions, and delivery with stakeholder managment, and communication with client
- Preprocessing, feature engineering, and dataset creation
- ML and LLM model development, fine-tuning, and evaluation
- Validation of results and model interpretability
- Building and optimizing data pipelines and ML/LLM infrastructure
- Developing APIs and integrating ML models into production systems
- Ensuring scalability, monitoring, and performance optimization of deployed models
- Background & Skills
- MSc or Ph.D. in a quantitative field
- Excellent understanding of a broad set of ML and deep learning algorithms, including LLMs
- Strong software development skills in Python and experience with software engineering best practices
- Experience deploying ML and LLM models into production environments
- A passion for lean, clean, and maintainable code
- The desire to grow and to share insights with others
- Helpful Knowledge
- Deep learning frameworks and transformer-based architectures
- LLM fine-tuning, prompt engineering, and retrieval-augmented generation (RAG)
- Data pipelining and ML/LLM infrastructure best practices
- DevOps experience, CI/CD, Kubernetes, and serverless architectures
- Experience with vector databases e.g (Pinecode, redis, and ElasticSearch) for LLM applications
Avsnitt som inte handlar om jobbet är utelämnade. Rubriker i versaler visas med gemener. Hela annonsen finns hos Arbetsförmedlingen.
Liknande jobb
Mjukvaru- och systemutvecklare m.fl. · Stockholm med grannarTitlar och arbetsplatsnamn skrivna av AI