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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative Sprach- und Audioverarbeitungslösungen.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines dynamischen AI-Teams in Hamburg, das an der Spitze der Technologie steht.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten und ein attraktives Gehalt.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernsten Technologien und bringe deine Ideen in einem kreativen Umfeld ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder 8+ Jahre relevante Erfahrung erforderlich.
- Andere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell für eine ausgewogene Work-Life-Balance.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Wir suchen einen erfahrenen Machine Learning Engineer, der unserem AI-Team beitritt. Sie werden die Lücke zwischen Forschung und Ingenieurwesen schließen, indem Sie hochmoderne ASR-Lösungen implementieren und bereitstellen und dabei hohe Ingenieurstandards aufrechterhalten.
Aufgaben:
- Implementierung, Benchmarking und Bereitstellung von hochmodernen Modellen in der Spracherkennung und Audioverarbeitung
- Sammlung und Pflege benutzerdefinierter ASR-Datensätze, einschließlich Datenbeschaffung, Einrichtung von Annotierungs-Pipelines, Qualitätskontrolle und Ausrichtungs-/Segmentierungsverfahren
- Sicherstellung des kontinuierlichen Trainings für Modelle in der Produktion
- Entwurf und Durchführung von Experimenten zur Validierung neuer Ansätze, Datensätze und Architekturen
- Aufbau und Wartung von Datenpipelines und Audio-Vorverarbeitungs-Workflows
- Verbesserung und Sicherstellung der besten MLOps-Praktiken im Unternehmen
Erforderliche Qualifikationen:
- Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige Branchenerfahrung
- Über 8 Jahre Erfahrung im ML-Engineering oder in verwandten Bereichen
- Starke Programmierkenntnisse in Python und ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
- Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen, einschließlich Transformatoren
- Erfahrung mit der Implementierung und Wartung von MLOps-Pipelines (Docker, MLflow, W&B, DVC, Kubernetes)
Hoch geschätzt:
- Direkte Erfahrung mit ASR-Modellen (z.B. Whisper, wav2vec, HuBERT) und Sprach-/Audioverarbeitungs-Pipelines
- Erfahrung mit multimodalen Daten (z.B. Audio + Text, Audio + Video)
- Nachgewiesene Forschungserfahrung (Veröffentlichungen, Forschungsprojekte oder industrielle Forschung)
- Eine praktische Denkweise und die Bereitschaft, sich mit akribischen datenspezifischen Aufgaben zu beschäftigen
- Erfahrung mit verteilten Trainingssystemen
Schön zu haben:
- NLP-Erfahrung
- Open-Source-Beiträge
- Erfahrung in einem Start-up-ähnlichen Umfeld
Vorteile:
- Attraktive Vergütung, die Ihren Fähigkeiten entspricht
- Flexible Arbeitsbedingungen
- Berufliche Entwicklungskosten
Wenn Sie leidenschaftlich an Machine Learning interessiert sind und mit modernsten Technologien arbeiten möchten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören!
Standort: Hamburg
Beschäftigungsart: Vollzeit
Machine Learning Engineer (ASR) Hamburg, Germany (hybrid) Employee Data Processing, Data Engineer Arbeitgeber: Sonia
Kontaktperson:
Sonia HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer (ASR) Hamburg, Germany (hybrid) Employee Data Processing, Data Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in Hamburg, die sich auf Machine Learning und Künstliche Intelligenz konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities, die sich mit ASR und Machine Learning beschäftigen. Plattformen wie GitHub oder spezielle Foren können dir helfen, dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig deine Sichtbarkeit in der Branche zu erhöhen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine praktischen Fähigkeiten! Arbeite an eigenen Projekten oder Beiträgen, die ASR-Technologien nutzen. Diese kannst du in deinem Portfolio präsentieren und damit deine Eignung für die Stelle unter Beweis stellen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu MLOps und ASR-Modellen übst. Vertrautheit mit den neuesten Technologien und Frameworks wird dir helfen, im Interview zu glänzen und deine Expertise zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer (ASR) Hamburg, Germany (hybrid) Employee Data Processing, Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Leidenschaft für Machine Learning und deine spezifischen Erfahrungen im Bereich ASR betont. Erkläre, warum du gut zu dem Unternehmen passt und was du beitragen kannst.
Dokumentiere deine Projekte: Füge deinem Lebenslauf relevante Projekte hinzu, insbesondere solche, die deine Erfahrung mit ASR-Modellen oder MLOps-Pipelines zeigen. Verwende klare Beschreibungen, um deine Rolle und die Ergebnisse deiner Arbeit zu verdeutlichen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sonia vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle einen starken Fokus auf Machine Learning und ASR hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Python, ML-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow sowie zu MLOps-Praktiken vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige deine Projektarbeit
Bereite eine kurze Präsentation oder Diskussion über ein relevantes Projekt vor, an dem du gearbeitet hast. Betone dabei deine Rolle, die Herausforderungen, die du gemeistert hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast. Dies zeigt nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern auch deine praktische Erfahrung.
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die Mission und die aktuellen Projekte des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie deine Rolle als Machine Learning Engineer zur Erreichung dieser Ziele beitragen kann. Dies zeigt dein Interesse und Engagement für das Unternehmen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Fragen zu den aktuellen Herausforderungen im Team, den verwendeten Technologien oder den nächsten Schritten im Rekrutierungsprozess zeigen dein Interesse und deine proaktive Haltung.
