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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Anwendungen und setze sie in der Google Cloud um.
- Arbeitgeber: Werde Teil des Google Cloud Teams und arbeite mit führenden Experten zusammen.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und Zugang zu neuesten Technologien.
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld und beeinflusse die Zukunft der Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium oder Ausbildung sowie Erfahrung in Machine Learning und Programmierung erforderlich.
- Andere Informationen: Arbeite an spannenden Projekten und teste neueste Alpha-Produkte direkt bei Google.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Berlin, Köln, Düsseldorf, Essen, Paderborn, Bonn, Münster, Hamburg, Stuttgart, Dortmund, Frankfurt, Nürnberg, Potsdam, Leipzig, München, Ulm, Dresden, Bremen, Rostock, Siegen, Aachen
Jobbeschreibung: Machine Learning Engineer (m/w/d)
Du siehst dich als Mischung aus Machine Learning Profi, Software Engineer und Hacker? Du hast bereits Erfahrung im Bereich Deep Learning, Computer Linguistik gesammelt und zeichnest dich durch hohen Qualitätsanspruch sowie Lernbereitschaft aus? Dann bist du bei uns im Google Cloud Team genau richtig!
Als Machine Learning Engineer arbeitest du mit unseren Full-Stack-Entwicklern zusammen, um state-of-the-art, production-ready und skalierbare Machine Learning Anwendungen zu entwerfen. Du nutzt hauptsächlich TensorFlow und Python sowie Google Machine Learning Produkte wie AutoML, Document AI, etc., und hilfst dabei, diese Anwendungen in der Google Cloud Platform zu implementieren. Deine Erfahrung in Programmierung und Machine Learning sorgt dafür, dass die Anwendungen skalierbar, testbar, robust und erweiterbar sind. Als bevorzugter Machine Learning Partner in der Google Cloud hast du die Möglichkeit, direkt mit Google-Experten zusammenzuarbeiten, neueste Alpha-Produkte zu testen und bei unseren Kunden einzusetzen. Bleibe am Puls der Zeit und wende die neuesten Erkenntnisse der Machine Learning Forschung an.
Deine Aufgaben:
- Entwicklung zukunftsweisender Machine Learning Anwendungen
- Nutzung von Python für Deployment von Data Pipelines und modernen Machine Learning Modellen in der Google Cloud
- Effiziente Umsetzung der Kundenanforderungen in vollständige Lösungen
- Implementierung von Google Cloud Anwendungen (Google Cloud Platform, Google Maps Platform, Google Cloud Search) und Machine Learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
- Mitarbeit an Design und Beratung zu komponentenbasierten Softwarearchitekturen
Ihr Profil:
- Abgeschlossene Ausbildung oder Studium
- Erfahrung im Bereich Machine Learning, Deep Learning, Computer Linguistik
- Projekterfahrung mit Python, Java, Go oder Node.js sowie weiteren gängigen Technologien
- Vorteilhaft sind Kenntnisse in WebService-Standards und Google APIs (Google Cloud Platform, Google Maps Platform)
- Sicherer Umgang mit der Linux-Konsole
- Hoher Qualitätsanspruch und stetige Lernbereitschaft
Machine Learning Engineer / Data Scientist - Google Cloud (all genders) Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer / Data Scientist - Google Cloud (all genders)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in deiner Nähe, die sich auf Machine Learning und Google Cloud konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen erhalten.
✨Tip Nummer 2
Nutze Online-Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Folge Unternehmen und Experten im Bereich Machine Learning, um über aktuelle Trends und Jobangebote informiert zu bleiben.
✨Tip Nummer 3
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die deine Fähigkeiten in Python und TensorFlow demonstrieren. Diese praktischen Erfahrungen können dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Programmierung übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Fähigkeiten zu testen und zu verbessern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer / Data Scientist - Google Cloud (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in TensorFlow, Python und Google Cloud Produkten. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning, Deep Learning und Computer Linguistik hervor. Verwende konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Gestalte ein überzeugendes Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an der Arbeit im Google Cloud Team deutlich macht. Zeige, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Unternehmenskultur passen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte, dass du in der Interviewrunde technische Fragen zu Machine Learning, Deep Learning und den verwendeten Technologien wie TensorFlow und Python beantworten musst. Übe, deine Ansätze und Lösungen klar und präzise zu erklären.
✨Zeige deine Projekte
Bereite eine Auswahl deiner bisherigen Projekte vor, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Softwareentwicklung demonstrieren. Erkläre, welche Herausforderungen du gemeistert hast und welche Technologien du eingesetzt hast.
✨Verstehe die Google Cloud Produkte
Informiere dich über die neuesten Google Cloud Produkte und deren Anwendungsmöglichkeiten. Zeige im Interview, dass du mit den Tools wie AutoML und Document AI vertraut bist und wie du diese in deinen Projekten einsetzen würdest.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Unternehmenskultur zu erfahren. Frage nach den aktuellen Projekten oder Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist.
