Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite große ML-Projekte und unterstütze dein Team bei der Entwicklung innovativer Lösungen.
- Arbeitgeber: Mindpeak ist ein Hamburger Startup, das KI für die Krebsdiagnose nutzt.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten warten auf dich.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Technologien, die echte Auswirkungen im Gesundheitswesen haben.
- Gewünschte Qualifikationen: M.Sc/PhD in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in Machine Learning und Führungskompetenz.
- Andere Informationen: Direkte Berichterstattung an den CTO und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Willkommen bei Mindpeak! Wir sind ein in Hamburg ansässiges Startup, das die Krebsdiagnostik mit KI demokratisiert. Unsere hochmoderne Technologie verbessert die Fähigkeit von Pathologen, Krebs schnell und genau zu identifizieren, und ist die erste KI-Lösung, die in der klinischen Histopathologie in den USA eingesetzt wird.
Ihr Profil
- M.Sc / PhD in Informatik, Mathematik, Physik oder ähnlichem mit ausgezeichneten Noten
- Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen, insbesondere mit PyTorch
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, Bash, Git und Linux-Tools
- Wünschenswerterweise mehrjährige Führungserfahrung
- Fähigkeit, in einem sich schnell ändernden, dynamischen Arbeitsumfeld mit wechselnden Prioritäten zu arbeiten
- Neugier, die medizinische Anwendung zu verstehen
- Freude an interdisziplinärer Teamarbeit und kreativen Denkansätzen
- Unabhängiger, strukturierter Arbeitsstil und Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen
- Gute analytische Fähigkeiten und die Motivation, ständig zu lernen und Wissen zu teilen
- Fließend in Englisch, zusätzliches Deutsch ist von Vorteil
Ihre Mission
Als Lead Machine Learning Engineer werden Sie Teil eines interdisziplinären Teams und ein wichtiger Treiber beim Aufbau hochgenauer Bildanalysesysteme und maschineller Lernmodelle für die klinische Routine der Pathologen. Es gibt große Herausforderungen im Bereich der digitalen Pathologie: riesige Bilder mit 100k x 100k Pixeln, in denen Millionen von Zellen und Polygonen visualisiert werden müssen. Sie werden an Lösungen arbeiten, um den gesamten Workflow für Maschinenlerner reibungsloser zu gestalten, die Ingenieurexzellenz in den Repositories für maschinelles Lernen sicherzustellen, Visualisierungstools zu erstellen, Inferenz- und Trainingsskripte so schnell wie möglich zu machen und effizientes GPU-Training über verschiedene Server hinweg zu ermöglichen.
Ihre Aufgaben
- Leitung großer ML-Ingenieurprojekte
- Führen und Coachen anderer ML-Ingenieure: Unterstützung ihrer persönlichen Entwicklung und Hilfe, in ihren Projekten erfolgreich zu sein
- Verantwortung für qualitativ hochwertige Lösungen und Fristen übernehmen
- Alle Technologien verstehen, die zum Live-Betrieb von ML-Modellen verwendet werden, und diese für interne Tools im Team für maschinelles Lernen wiederverwenden
- Abstimmung mit anderen ML-Teamleitern, verschiedenen Teams und dem gesamten Unternehmensmanagement
- Implementierung effizienter KI-Produktionssysteme in Zusammenarbeit mit unseren Softwareentwicklern
- GPU-Trainings- und Inferenzskripte schneller machen, indem Engpässe profiliert und verbessert werden
- Visualisierungstools, die von Maschinenlernern verwendet werden, besitzen und erweitern
- Unsere internen APIs erweitern, definieren und nutzen, um Daten zu sammeln und zu transformieren und optimal für das ML-Training vorzubereiten
- Unserem medizinischen Team mit Werkzeugen unterstützen, um die Bewertung von Annotatoren effizient zu leiten und den Annotierungsprozess effizienter zu gestalten
- GPU-Training robust machen, wenn über mehrere Server hinweg trainiert wird
Sie berichten direkt an den CTO.
Warum wir?
- Arbeiten Sie mit einem leidenschaftlichen und innovativen Team an Produkten, die einen echten Einfluss auf das Gesundheitswesen haben
- Ein wettbewerbsfähiges Gehalt und ein Leistungspaket
- Ein flexibles Arbeitsumfeld, einschließlich Optionen für Remote-Arbeit
- Chancen zur beruflichen Weiterentwicklung und Karrierewachstum
Interessiert? Senden Sie Ihre Bewerbung (einschließlich Lebenslauf, Universitätszeugnisse, Notenspiegel und Arbeitsreferenzen) als Lead Machine Learning Engineer mit Ihren Gehaltsvorstellungen und dem frühestmöglichen Eintrittstermin an . Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Vera von Elverfeldt unter . Weitere Informationen über Mindpeak finden Sie unter . Treten Sie unserem Netzwerk auf XING oder LinkedIn bei! Nur Bewerber. Wir stellen ohne Personalvermittlungsagenturen ein.
Lead Machine Learning Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Mindpeak Gmbh
Kontaktperson:
Mindpeak Gmbh HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Machine Learning Engineer (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen bei Mindpeak zu erfahren. Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern auf Plattformen wie LinkedIn, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und insbesondere mit PyTorch in einem persönlichen Gespräch zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, diese detailliert zu erläutern.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Führungsqualitäten, indem du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte oder Mentoring-Erfahrungen teilst. Mindpeak sucht jemanden, der andere ML-Ingenieure leiten kann, also betone deine Fähigkeit, Teams zu motivieren und zu coachen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der digitalen Pathologie. Zeige während des Gesprächs, dass du ein tiefes Verständnis für die medizinische Anwendung von KI hast und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Machine Learning Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über Mindpeak und deren Ziel, Krebsdiagnosen durch KI zu demokratisieren. Dies hilft dir, deine Motivation in der Bewerbung klar zu kommunizieren.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning, insbesondere mit PyTorch. Zeige auf, wie du in der Vergangenheit komplexe Projekte geleitet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente wie Lebenslauf, Universitätszeugnisse, Notenübersichten und Arbeitsreferenzen bereit hast. Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar strukturiert und aktuell ist.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Machine Learning und deine Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit darlegst. Gehe auch auf deine Bereitschaft ein, Verantwortung zu übernehmen und kontinuierlich zu lernen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mindpeak Gmbh vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die bei Mindpeak verwendet werden, insbesondere im Bereich der Bildanalyse und maschinelles Lernen. Zeige während des Interviews, dass du ein tiefes Verständnis für PyTorch und die Herausforderungen in der digitalen Pathologie hast.
✨Führe Beispiele an
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die deine Fähigkeiten in der Leitung von Projekten und Teams zeigen. Betone, wie du andere ML-Ingenieure unterstützt und gefördert hast.
✨Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Betone deine Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit. Mindpeak sucht jemanden, der gerne im Team arbeitet und bereit ist, über den Tellerrand hinauszudenken. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen Fachbereichen zusammengearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie der Erfolg in dieser Rolle gemessen wird.
