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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle und Datenpipelines für das Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: Ein innovatives Softwareunternehmen, das analytische Dienstleistungen für Gesundheitskunden anbietet.
- Mitarbeitervorteile: Vollständig remote arbeiten und mit einem internationalen Team von Experten zusammenarbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte Produkte, die die Qualität medizinischer Dienstleistungen verbessern und arbeite in einer dynamischen Umgebung.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse, Erfahrung mit Apache Airflow und grundlegende Kenntnisse in Machine Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrung in Cloud-Entwicklung, insbesondere GCP, ist ein großer Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Ein Softwareentwicklungsunternehmen sucht einen talentierten, langfristigen ML Engineer mit starken Fähigkeiten in Python. Das Unternehmen ist ein Team von Experten, die analytische Dienstleistungen für Kunden im Gesundheitswesen anbieten. Sie werden Teil eines internationalen Teams von erstklassigen Fachleuten, die leidenschaftlich daran arbeiten, Produkte zu entwickeln, die die Qualität der medizinischen Dienstleistungen verbessern.
Wir haben die höchsten Erwartungen in der Branche hinsichtlich Ihrer Fähigkeit, qualitativ hochwertige, leistungsstarke, skalierbare, saubere und getestete Software zu liefern.
Anforderungen:- Python: Beherrschung von Python ist unerlässlich.
- Apache Airflow: Erfahrung mit Apache Airflow ist entscheidend, der Kandidat muss in der Lage sein, Daten-Workflows mit Airflow zu orchestrieren.
- PySpark: Kenntnisse in PySpark sind wichtig für die Verarbeitung von Daten.
- SQL: Fähigkeit, SQLs zu schreiben: DQL, DDL, DML.
- Machine Learning: Vertrautheit mit Konzepten und Werkzeugen des maschinellen Lernens.
- Git Versionskontrolle: Beherrschung von Git für die Versionskontrolle ist wichtig für die Zusammenarbeit am Code und das Management von Änderungen.
- Bash / Shell-Scripting: Grundkenntnisse in Bash oder Shell-Scripting sind nützlich für das Ausführen und Verwalten von Bereitstellungsskripten.
- Datenengineering: Erfahrung mit Konzepten des Datenengineerings, einschließlich Datenpipelines, ETL-Prozessen und Datenspeicherung, ist vorteilhaft.
- Cloud-Entwicklung: Erfahrung in der Cloud-Entwicklung ist ein großes Plus, insbesondere GCP.
- Problemlösung: Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten zum Debuggen und Optimieren von Pipelines und Skripten.
- Englisch: Mindestens auf mittlerem Niveau (zumindest schriftliche Kommunikation).
- Vollständig remote Job;
- Gelegenheit, mit einem internationalen Team von erstklassigen Fachleuten zu arbeiten.
Middle / Senior ML Engineer Arbeitgeber: Top Remote Talent
Kontaktperson:
Top Remote Talent HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Middle / Senior ML Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke mit Fachleuten aus der Branche, insbesondere in den Bereichen Machine Learning und Datenengineering. Besuche relevante Meetups oder Online-Events, um Kontakte zu knüpfen und mehr über die neuesten Trends und Technologien zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich auf Python, Apache Airflow oder PySpark konzentrieren. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern hilft dir auch, praktische Erfahrungen zu sammeln und dein Portfolio zu erweitern.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning, Datenpipelines und SQL übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für das Gesundheitswesen und wie Technologie die medizinische Versorgung verbessern kann. Bereite Beispiele vor, die deine Motivation und dein Engagement für diese Branche verdeutlichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Middle / Senior ML Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte besonders auf die geforderten Fähigkeiten wie Python, Apache Airflow und PySpark. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten betont, die für die Position als ML Engineer wichtig sind. Verwende spezifische Beispiele, um deine Kenntnisse in den geforderten Technologien zu demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der medizinischen Dienstleistungen beitragen können. Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning und Softwareentwicklung.
Prüfung und Einreichung: Überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler, bevor du sie über unsere Website einreichst. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und aktuell sind, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Top Remote Talent vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Python und Machine Learning hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Lösen von Problemen mit Python und stelle sicher, dass du die Grundlagen von Machine Learning gut verstehst.
✨Kenntnisse über Apache Airflow demonstrieren
Da Erfahrung mit Apache Airflow entscheidend ist, solltest du in der Lage sein, deine Kenntnisse über die Orchestrierung von Daten-Workflows zu erläutern. Bereite Beispiele vor, wie du Airflow in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Präsentiere deine Erfahrungen mit SQL und PySpark
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit SQL und PySpark zu sprechen. Du könntest spezifische Projekte oder Herausforderungen erwähnen, bei denen du diese Technologien verwendet hast, um Datenverarbeitungsaufgaben zu bewältigen.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Die Fähigkeit, analytisch zu denken und Probleme zu lösen, ist für diese Rolle wichtig. Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele zu geben, wie du in der Vergangenheit komplexe Probleme identifiziert und gelöst hast, insbesondere im Zusammenhang mit Datenpipelines oder Skripten.
