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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team, das 24/7 Unterstützung für GPU-Cluster bietet.
- Arbeitgeber: Thoughtworks ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf Technologie und Beratung spezialisiert.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit und spannende Unternehmensvorteile warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams mit globalem Einfluss und lerne von den Besten der Branche.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning und Clusterbetrieb erforderlich.
- Andere Informationen: Die Position kann in verschiedenen Büros in Europa ausgeübt werden.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Das Team wird 24×7 White-Glove-Support für Personen bieten, die große Blöcke von GPUs (über 6.000 zusammenhängende GPUs) für einen kurzen Zeitraum (z. B. 6 Wochen, 12 Wochen usw.) nutzen, um Managed Post Training durchzuführen. Dies umfasst die Unterstützung bei der Vorbereitung, 24×7-Support während des Trainings, um eine vollständige Nutzung der GPU-Cluster sicherzustellen, und das Offboarding. Das Team arbeitet in drei Zeitzonen mit Übergabeprotokollen, um 24×7-Support zu ermöglichen: USA, Europa und Indien.
Die Rolle erfordert, dass Sie zwar ein Spezialist im Bereich MLE sein können, aber auch genügend über Clusteroperationen wissen müssen.
Dieser Job kann an einem unserer Büros in ganz Europa angesiedelt sein.
Unternehmen: Thoughtworks
Qualifikationen:
- Sprachliche Anforderungen:
- Spezifische Anforderungen:
- Bildungsniveau:
- Erfahrungsgrad: Senior (5+ Jahre Erfahrung)
Tags: Clustering, Deutschland, Industrie, Machine Learning, NLP
Lead Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: NLP PEOPLE
Kontaktperson:
NLP PEOPLE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Machine Learning Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Machine Learning- und Cluster-Operations-Community in Kontakt zu treten. Engagiere dich in Diskussionen und teile dein Wissen, um sichtbar zu werden.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Machine Learning und GPU-Cluster. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du auf dem neuesten Stand bist und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit der Unterstützung von GPU-Clustern zu teilen. Überlege dir konkrete Beispiele, wie du in der Vergangenheit Herausforderungen gemeistert hast, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Da das Team in verschiedenen Zeitzonen arbeitet, ist es wichtig, dass du deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit über verschiedene Kulturen und Zeiträume hinweg unter Beweis stellst. Bereite dich darauf vor, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu nennen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Machine Learning Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, insbesondere in Bezug auf Clusterbetrieb und Machine Learning. Zeige in deiner Bewerbung, dass du diese Anforderungen verstehst und erfüllen kannst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Clusterbetrieb. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen belegen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für diese Position geeignet bist. Gehe darauf ein, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Unterstützung des Teams beitragen können.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei NLP PEOPLE vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis für Machine Learning und Cluster-Operationen hast. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu deinen Erfahrungen mit GPU-Clustern und Managed Post Training zu beantworten.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten als Lead Machine Learning Engineer demonstrieren. Zeige, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst und Teams geleitet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da das Team in verschiedenen Zeitzonen arbeitet, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit internationalen Teams zu sprechen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Rolle und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Position zu erfahren.
