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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning Modelle mit Fokus auf NLP.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das Vielfalt und Chancengleichheit schätzt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Remote-Arbeitsoptionen und spannende Unternehmensvorteile warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an bedeutenden Projekten in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Machine Learning oder Informatik, idealerweise mit NLP-Spezialisierung.
- Andere Informationen: Wir fördern eine inklusive Kultur und schätzen alle Perspektiven.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Model Development: Verstehen Sie die Geschäftsziele und entwickeln Sie maschinelle Lernmodelle, um diese Ziele zu erreichen, einschließlich Leistungskennzahlen zur Verfolgung.
Datenmanagement: Sicherstellen der Datenqualität durch rigorose Überprüfungs- und Reinigungsprozesse. Daten erkunden und visualisieren, um sie gründlich zu verstehen und etwaige Verteilungsunterschiede zu identifizieren, die die Modellleistung in realen Anwendungen beeinflussen könnten.
Forschung und Datenerfassung: Proaktiv verfügbare Datensätze online finden und nutzen für Trainingszwecke von Modellen.
Strategie und Validierung: Robuste Validierungsstrategien für die Modellevaluation definieren und implementieren.
Modelltraining und -optimierung: Verantwortung für das Training von Modellen und das Feintuning von Hyperparametern zur Optimierung der Leistung übernehmen.
Modellbereitstellung: Modelle geschickt in Produktionsumgebungen bereitstellen und dabei nahtlose Integration und betriebliche Effizienz sicherstellen.
Branchenbewusstsein: Ein aktuelles Verständnis der neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens aufrechterhalten, mit einem besonderen Augenmerk auf Fortschritte im NLP.
Anforderungen & Fähigkeiten:
- ML-Experimentation: Solides Verständnis für die Einrichtung von Experimenten im maschinellen Lernen, Kommunikation von Ergebnissen und Management der Erwartungen der Stakeholder.
- Datenqualitätsmanagement: Erfahrung in der Überprüfung und Sicherstellung der Datenqualität durch umfassende Datenreinigungsprozesse.
- Modellentwicklung: Nachgewiesene Erfahrung im Training benutzerdefinierter Modelle mit verfügbaren Daten und Durchführung schneller Experimente für Machbarkeitsprojekte.
- Technische Kompetenz: Praktische Kenntnisse eines der wichtigsten Frameworks für maschinelles Lernen, vorzugsweise PyTorch.
- MLOps-Kenntnisse: Vertrautheit mit MLOps-Praktiken, einschließlich der Bereitstellung von Modellen und dem Angebot von Modellen für maschinelles Lernen als Dienstleistung, ist sehr wünschenswert.
- LLMs und Drittanbieter-Dienste: Verständnis von großen Sprachmodellen (LLMs) und Drittanbieterdiensten, mit der Fähigkeit, die Vorteile der Nutzung dieser gegenüber der internen Modellentwicklung zu bewerten.
Bildung: Ein Master-Abschluss in Maschinellem Lernen oder Informatik mit einer Vorliebe für Spezialisierung im Bereich NLP.
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Vielfalt auf allen Ebenen schätzt. Alle qualifizierten Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Alter, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Behinderung oder Veteranenstatus bei der Beschäftigung berücksichtigt.
Senior Software Engineer, Machine Learning, NLP Focus Arbeitgeber: NLP PEOPLE
Kontaktperson:
NLP PEOPLE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Software Engineer, Machine Learning, NLP Focus
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in der Machine Learning-Community, um Kontakte zu knüpfen. Oftmals erfährst du von offenen Stellen durch persönliche Empfehlungen.
✨Tip Nummer 2
Halte dich über die neuesten Trends in NLP und Machine Learning auf dem Laufenden. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder YouTube-Kanäle, um dein Wissen zu erweitern und bei Gesprächen im Vorstellungsgespräch glänzen zu können.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei, um deine Fähigkeiten in der Modellentwicklung und im Umgang mit Daten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit MLOps und der Bereitstellung von Modellen als Dienst zu erläutern. Zeige, dass du nicht nur technische Fähigkeiten hast, sondern auch verstehst, wie man Modelle effektiv in Produktionsumgebungen integriert.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Software Engineer, Machine Learning, NLP Focus
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Machine Learning, NLP und MLOps. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit der Entwicklung von Machine Learning Modellen, insbesondere im Bereich NLP. Nenne konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, und beschreibe deine Rolle dabei.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten klar darstellst, insbesondere deine Kenntnisse in Frameworks wie PyTorch. Füge Beispiele hinzu, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Erreichung der Unternehmensziele beitragen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei NLP PEOPLE vorbereitest
✨Verstehe die Geschäftsziele
Bereite dich darauf vor, die spezifischen Geschäftsziele zu erläutern, die du mit deinen Machine Learning Modellen erreichen möchtest. Zeige, dass du in der Lage bist, diese Ziele in konkrete Modellierungsstrategien umzusetzen.
✨Datenqualität im Fokus
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Datenverifizierung und -bereinigung zu sprechen. Erkläre, wie du sicherstellst, dass die Daten, die du verwendest, von hoher Qualität sind und wie dies die Leistung deiner Modelle beeinflusst.
✨Aktuelle Trends im NLP
Halte dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und insbesondere im Natural Language Processing auf dem Laufenden. Sei bereit, darüber zu diskutieren, wie diese Trends deine Arbeit beeinflussen könnten.
✨MLOps und Modellbereitstellung
Zeige dein Wissen über MLOps-Praktiken und erkläre, wie du Modelle erfolgreich in Produktionsumgebungen bereitstellen kannst. Diskutiere auch, wie du die Integration von Modellen in bestehende Systeme sicherstellst.
