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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle intelligente Lösungen mit Microsoft-Technologien und trainiere ML-Modelle.
- Arbeitgeber: Freelance-Projekt in Berlin, das innovative AI-Lösungen sucht.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten von zu Hause aus und die Möglichkeit zur Projektverlängerung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Automatisierung und arbeite mit den neuesten Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Kenntnisse in Python, ML-Bibliotheken und Azure-Diensten erforderlich.
- Andere Informationen: Projektstart ist Anfang Mai, ideal für kreative Köpfe im Tech-Bereich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
AI Engineer für Intelligent Automation (Microsoft Stack)
Dauer: 6 Monate (mit Möglichkeit zur Verlängerung)
Standort: Berlin, Deutschland (remote)
Start: Anfang Mai
Projektbeschreibung: Ich suche einen hochqualifizierten freiberuflichen AI Engineer, um intelligente Lösungen unter Verwendung von Microsoft-Technologien zu entwerfen und zu entwickeln. Starker Hintergrund in maschinellem Lernen, Datenwissenschaft und cloudbasierter Bereitstellung, mit praktischer Erfahrung im Microsoft-Ökosystem, einschließlich Azure AI-Dienste, Power Platform und Microsoft ML-Tools.
Arbeitsumfang:
- Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von maschinellen Lernmodellen für geschäftsspezifische Anwendungsfälle (z.B. prädiktive Analytik, natürliche Sprachverarbeitung, Anomalieerkennung).
- Integration von AI-Modellen in Microsoft-basierte Anwendungen unter Verwendung von Azure Machine Learning, Power BI und Power Apps.
- Erstellen und Optimieren von Datenpipelines mit Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics und Databricks.
- Entwickeln und Verwalten von APIs für die Modellnutzung über Azure Functions oder Logic Apps.
- Implementierung von Monitoring, Versionierung und CI/CD für ML-Modelle mit Azure DevOps.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Anforderungserhebung und Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse.
Erforderliche Fähigkeiten:
- Kenntnisse in Python und ML-Bibliotheken (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Erfahrung mit Azure Machine Learning Studio, Cognitive Services und Power Platform.
- Starkes Verständnis der Datenverarbeitung in Azure Data Lake, SQL Server oder Synapse.
Bevorzugt:
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate oder Data Scientist Associate.
- Erfahrung in agilen Umgebungen.
AI Engineer - freelance Arbeitgeber: Cognitive Group | Part of the Focus Cloud Group
Kontaktperson:
Cognitive Group | Part of the Focus Cloud Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI Engineer - freelance
✨Netzwerken in der Microsoft-Community
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Fachleuten im Bereich KI und Microsoft-Technologien zu vernetzen. Nimm an Webinaren oder Meetups teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch keine umfangreiche Erfahrung mit Azure-Diensten hast, arbeite an eigenen Projekten oder nutze Online-Kurse, um deine Fähigkeiten in Azure Machine Learning, Power BI und anderen relevanten Tools zu vertiefen. Zeige diese Projekte in deinem Portfolio, um deine praktischen Kenntnisse zu belegen.
✨Zertifizierungen erwerben
Erwäge, die Microsoft-Zertifizierung als Azure AI Engineer Associate oder Data Scientist Associate zu erwerben. Diese Zertifikate sind nicht nur ein Beweis für deine Fähigkeiten, sondern zeigen auch dein Engagement für kontinuierliches Lernen und deine Expertise im Microsoft-Ökosystem.
✨Agile Methoden verstehen
Da Erfahrung in agilen Umgebungen bevorzugt wird, solltest du dich mit den Grundlagen von Agile und Scrum vertraut machen. Überlege, an einem Scrum-Workshop teilzunehmen oder ein Zertifikat zu erwerben, um deine Kenntnisse in agilen Praktiken zu untermauern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI Engineer - freelance
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in Python, ML-Bibliotheken und Microsoft-Technologien hervor. Zeige konkrete Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast, um deine Erfahrung zu untermauern.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du der ideale Kandidat für diese Position bist. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten zur Lösung spezifischer Herausforderungen im Projekt beitragen können.
Prüfe deine Unterlagen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf und alle anderen Dokumente aktuell und fehlerfrei sind. Achte darauf, dass sie klar strukturiert sind und alle relevanten Informationen enthalten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cognitive Group | Part of the Focus Cloud Group vorbereitest
✨Kenntnis der Microsoft-Technologien
Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis der Microsoft-Technologien hast, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, insbesondere Azure AI-Dienste und Power Platform. Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Erfahrung mit diesen Tools zeigen.
✨Praktische Erfahrungen hervorheben
Betone deine praktischen Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Datenwissenschaft. Sei bereit, über spezifische Projekte zu sprechen, bei denen du ML-Modelle entworfen, trainiert und implementiert hast, und wie diese Lösungen den Geschäftswert gesteigert haben.
✨Agile Methoden verstehen
Da Erfahrung in agilen Umgebungen bevorzugt wird, solltest du dich mit agilen Methoden vertraut machen. Bereite dich darauf vor, zu erläutern, wie du in früheren Projekten agile Praktiken angewendet hast und wie dies zur Effizienz und Zusammenarbeit im Team beigetragen hat.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen für das Interview vor, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den Zielen des Projekts, um zu zeigen, dass du proaktiv und engagiert bist.
