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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Feinabstimmung und Bereitstellung von Transformermodellen für mehrsprachige rechtliche NLP-Aufgaben.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines wachsenden europäischen SaaS-Unternehmens, das KI-gestützte Tools entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt von 100.000 € und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Arbeiten an realen LLM-Anwendungen mit direktem Einfluss auf die Branche.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in ML/DS und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Zusammenarbeit mit Experten und keine Abhängigkeit von Standard-APIs.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 120000 € pro Jahr.
Schließen Sie sich einem wachsenden europäischen SaaS-Unternehmen an, das KI-gestützte Tools entwickelt, die Anwälten, Beratern und Finanzfachleuten helfen, große Mengen komplexer Dokumente in Sekunden zu verarbeiten. Ihr Flaggschiffprodukt nutzt LLMs, retrieval-augmented generation (RAG) und benutzerdefinierte Feinabstimmung, um wichtige Erkenntnisse aus Verträgen, Einreichungen und interner Dokumentation zu extrahieren – Forschung, Risikoanalyse und Compliance-Arbeit zu optimieren.
Warum dieses Unternehmen?
- Unterstützt von erstklassigen Investoren und schnell wachsend in Europa und den USA
- Sie haben ihre eigenen fein abgestimmten LLM-Pipelines entwickelt – keine Überabhängigkeit von Standard-APIs
- Produkt ist in Produktion mit Hunderten von Unternehmenskunden
- Forschungs- und Ingenieurarbeit sind eng miteinander verbunden (nicht isoliert)
Was Sie tun werden:
- Feinabstimmung und Bereitstellung von Transformermodellen für mehrsprachige rechtliche/NLP-Aufgaben
- Aufbau und Überwachung von Echtzeit-Dokumentenklassifizierungs-, Zusammenfassungs- und QA-Pipelines
- Zusammenarbeit mit MLOps-Ingenieuren zur Skalierung der Modellleistung
- Zusammenarbeit mit Experten aus dem Rechtsbereich und Produktmanagern
Was Sie benötigen:
- 3+ Jahre in ML/DS mit starken Python-Kenntnissen
- Erfahrung mit Hugging Face, PyTorch oder ähnlichem
- Frühere Arbeiten an NLP-Projekten, idealerweise einschließlich LLMs oder RAG-Architekturen
Bonus: AWS/GCP-Erfahrung, Kenntnisse in LangChain, Pinecone oder Weaviate
Wenn Sie sich für die Bereitstellung von LLMs in der realen Welt begeistern – nicht nur für Prototypen – lassen Sie uns sprechen.
Machine Learning Engineer – NLP, LLMs, Python – Remote – €100,000 Arbeitgeber: Findr
Kontaktperson:
Findr HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer – NLP, LLMs, Python – Remote – €100,000
✨Tip Nummer 1
Netzwerke mit Fachleuten aus der KI- und NLP-Branche. Besuche relevante Meetups oder Online-Webinare, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends und Technologien zu erfahren. Dies kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und möglicherweise Empfehlungen für offene Stellen zu erhalten.
✨Tip Nummer 2
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die sich auf NLP und LLMs konzentrieren. Zeige deine Fähigkeiten in Python und deine Erfahrung mit Tools wie Hugging Face oder PyTorch. Solche Projekte können in deinem Portfolio glänzen und deine praktische Erfahrung unter Beweis stellen.
✨Tip Nummer 3
Halte dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und NLP auf dem Laufenden. Abonniere Fachzeitschriften, Blogs oder Podcasts, um dein Wissen zu erweitern. Dies zeigt potenziellen Arbeitgebern, dass du engagiert und informiert bist.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und deine Problemlösungsfähigkeiten in Interviews zu demonstrieren. Übe Coding-Challenges und mache dich mit typischen Szenarien vertraut, die in der Rolle eines Machine Learning Engineers auftreten können. Dies wird dir helfen, selbstbewusst aufzutreten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer – NLP, LLMs, Python – Remote – €100,000
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensvision: Informiere dich über das Unternehmen, seine Produkte und die Technologien, die sie verwenden. Dies hilft dir, deine Motivation im Bewerbungsschreiben klar zu formulieren.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine 3+ Jahre Erfahrung in ML/DS sowie deine starken Python-Kenntnisse hervor. Erwähne spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere im Bereich NLP und LLMs.
Zeige deine technischen Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Hugging Face, PyTorch oder ähnlichen Technologien detailliert darstellst. Dies kann durch konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit geschehen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an der Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten zur Unternehmensmission passen. Betone dein Interesse an der praktischen Anwendung von LLMs.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Findr vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie LLMs, Hugging Face und PyTorch. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und erkläre, wie du sie in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich NLP und maschinelles Lernen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit MLOps-Ingenieuren und Fachexperten erfordert, ist es wichtig, deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens. Stelle Fragen dazu, wie das Team zusammenarbeitet und welche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung es gibt. Das zeigt, dass du langfristig an einer Zusammenarbeit interessiert bist.
