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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Pipelines zur Dokumentenanalyse und Modellvalidierung.
- Arbeitgeber: Ein internationales Team, das innovative Lösungen im Gesundheitswesen bietet.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, vollständig remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten, die die Qualität medizinischer Dienstleistungen verbessern.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung als ML Engineer, Kenntnisse in Cloud-Plattformen und ML-Frameworks erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrung im Gesundheitswesen ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Das Team von Experten, das analytische Dienstleistungen für Kunden im Gesundheitswesen anbietet, sucht einen großartigen, langfristigen Middle+ ML Engineer, um an Projekten im Bereich der intelligenten Dokumentenanalyse zu arbeiten. Sie werden Probleme beim Starten fortschrittlicher Modelle in die Produktion lösen, Pipelines für hochbelastete Umgebungen optimieren und moderne multimodale Modelle mit verschiedenen Methoden, modernen Technologiestacks und fortschrittlichen Techniken abstimmen.
Sie werden Teil eines internationalen Teams von erstklassigen Fachleuten, die leidenschaftlich daran interessiert sind, Produkte zu schaffen, die die Qualität der medizinischen Dienstleistungen verbessern.
Verantwortlichkeiten:
- Implementierung von KI-Pipelines zur Extraktion von Informationen aus Dokumenten, Dokumentenklassifizierung mit fortschrittlichen Methoden und Werkzeugen (neuronale Netzwerke, moderne LLMs usw.).
- Teilnahme an Prozessen des Datenmanagements: Sammlung multimodaler Datensätze aus Unternehmensdatenquellen, Bewertung und Verbesserung der Datenqualität. Aufrechterhaltung der Datensätze auf dem neuesten Stand.
- Entwicklung und Validierung multimodaler Modelle: Teilnahme an den Prozessen des Trainings und der Validierung von Modellen. Überwachung der Modellleistung.
Anforderungen:
- 3+ Jahre Erfahrung als ML Engineer im Bereich der Implementierung von ML-Modellen (CV und NLP sind bevorzugt) in realen Geschäftsprozessen.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure).
- Erfahrung mit Docker/Kubernetes für ML.
- Erfahrung mit beliebten Python-ML-Frameworks: VLLM, Transformers, Pytorch, OpenAI, sklearn, spacy, nltk usw.
- Verständnis von MLOps-Praktiken, einschließlich CI/CD für ML.
- Englischkenntnisse auf B2-Niveau oder höher.
Bevorzugte Qualifikationen (optional):
- Erfahrung in Projekten im Gesundheitswesen oder in der Krankenversicherung.
- Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP).
- Erfahrung mit LLMs (Qwen VL, Pixtral, Llama); Techniken des Prompt Engineering: Chain of Thoughts, FewShot.
- flexible Arbeitszeiten;
- vollständig remote Job;
- Gelegenheit, mit einem internationalen Team von erstklassigen Fachleuten zu arbeiten.
ML Engineer (Middle+) Arbeitgeber: Top Remote Talent
Kontaktperson:
Top Remote Talent HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer (Middle+)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Gesundheits- und KI-Branche zu vernetzen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf maschinelles Lernen und Gesundheitsdienstleistungen konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe über aktuelle Trends in der KI und im Gesundheitswesen informiert. Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Webinare, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für Networking-Events oder Interviews zu haben.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich mit ML in der Gesundheitsbranche befassen. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für das Feld.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu MLOps, CI/CD und den von dir verwendeten ML-Frameworks übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder nutze Online-Plattformen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer (Middle+)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf und Anschreiben auf deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning, insbesondere in der Implementierung von Modellen für CV und NLP. Nenne konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, und beschreibe deine Rolle dabei.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in den geforderten Technologien wie Docker, Kubernetes und gängigen Python ML-Frameworks klar darstellst. Erwähne auch deine Erfahrung mit Cloud-Plattformen und MLOps-Praktiken.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Verbesserung der medizinischen Dienstleistungen beitragen kannst. Zeige deine Leidenschaft für die Arbeit im Gesundheitswesen und deine Bereitschaft, in einem internationalen Team zu arbeiten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Top Remote Talent vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Docker, Kubernetes und gängige ML-Frameworks. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Technologien hast.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich ML, CV und NLP. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Kenntnis über MLOps
Stelle sicher, dass du ein gutes Verständnis von MLOps-Praktiken hast, einschließlich CI/CD für ML. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du diese Praktiken in deinen bisherigen Projekten angewendet hast.
✨Englischkenntnisse demonstrieren
Da ein B2-Niveau in Englisch gefordert ist, solltest du während des Interviews sicherstellen, dass du klar und präzise kommunizierst. Übe technische Begriffe und erkläre deine Ansätze auf Englisch, um deine Sprachkenntnisse zu zeigen.
