Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von skalierbaren ML-Systemen und Anwendungen.
- Arbeitgeber: Thoughtworks ist eine innovative Technologieberatung, die Grenzen überschreitet.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Entwicklungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML-Engineering, Python und modernen Architekturen erforderlich.
- Andere Informationen: Karriereentwicklung wird durch interaktive Tools und Programme unterstützt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Principal Machine Learning Engineers bei Thoughtworks nutzen moderne Architekturen, um skalierbare Machine Learning-Systeme und -Anwendungen von Ende zu Ende zu entwickeln. Sie setzen ihr spezialisiertes Wissen ein, um die Erreichung von Zielen für Kunden, Projekte oder Dienstleistungen zu beeinflussen und fördern Arbeitsweisen, die Exzellenz unterstützen und liefern. Sie arbeiten innerhalb des Rahmens funktionaler Richtlinien, navigieren durch komplexe Herausforderungen und wenden ihre Fähigkeiten an, um zum Erfolg von Projekten mit hohen Einsätzen beizutragen.
Ihre Führungsqualitäten gehen über technisches Können hinaus und umfassen strategisches Denken sowie effektive Zusammenarbeit, um Innovationen voranzutreiben und Lösungen zu liefern, die die organisatorischen Ziele erfüllen und übertreffen. Als Principal Machine Learning Engineer werden Sie das Design technischer Lösungen leiten oder möglicherweise die Programm-Inception überwachen, um ein neues System und/oder eine neue Anwendung zu erstellen. Neben der praktischen Programmierung werden Sie als Schlüsselbeeinflusser den Verlauf von Initiativen im Bereich Machine Learning Engineering gestalten und eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung des Fachgebiets spielen.
Aufgaben:
- Sie tragen zu einer strategischen Denkweise bei und stimmen technische Lösungen mit den übergeordneten organisatorischen Zielen ab.
- Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Programm-Inception und gestalten die Entwicklung neuer Systeme und Anwendungen von der Idee bis zur Realität.
- Sie nutzen Ihr tiefes Verständnis moderner Architekturen, um die Entwicklung skalierbarer und wartbarer ML-Systeme zu leiten.
- Sie übersetzen Kundenbedürfnisse in technisch machbare und wirkungsvolle ML-Anwendungen.
- Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Wartung von ML-Anwendungen, einschließlich ML-Pipelines, Modelltraining und -bereitstellung.
- Sie fördern Responsible AI und effektive Arbeitsweisen im Team.
- Sie navigieren durch komplexe technische Herausforderungen und leiten das Team zu erfolgreichen Lösungen.
- Sie bleiben an der Spitze des sich entwickelnden Feldes des maschinellen Lernens und implementieren neue Technologien.
- Sie schaffen ein kollaboratives Umfeld und führen Ihr Team durch praktische Programmierung sowie Mentoring.
- Sie messen und analysieren die Auswirkungen von ML-Initiativen und verfeinern Ansätze iterativ.
Qualifikationen:
- Erfahrung in der Entwicklung einer technischen Vision und Strategie, die relevant und auf die Geschäftsbedürfnisse abgestimmt ist.
- Fähigkeit, funktionsübergreifende Anforderungen basierend auf Geschäftsprioritäten zu entwerfen und umzusetzen.
- Erfahrung im Schreiben von sauberem, wartbarem und testbarem Code, insbesondere mit Python oder Shell.
- Kenntnisse in verteilten Systemen und skalierbaren Architekturen für großangelegte ML-Anwendungen.
- Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und Wartung von ML-Systemen unter Verwendung relevanter ML-Techniken und -Plattformen.
- Kenntnisse in MLOps-Prinzipien und CI/CD für ML.
- Erfahrung im Bereich Machine Learning Engineering und Data Science.
- Erfahrung im Entwurf und Betrieb der Infrastruktur für verschiedene ML-Trainings- und Bereitstellungsworkloads.
- Praktische Erfahrung mit On-Premise- und Cloud-Diensten für den Aufbau und die Bereitstellung von ML-Pipelines.
- Erfahrung im Pre-Sales-Bereich.
Berufliche Fähigkeiten:
- Verständnis für Stakeholder-Management und Fähigkeit, zwischen Kunden und anderen wichtigen Stakeholdern zu vermitteln.
- Resilienz in unklaren Situationen und Anpassungsfähigkeit an Herausforderungen.
- Bereitschaft, Risiken und Konflikte aktiv anzugehen und zu managen.
- Eagern, andere zu coachen, zu mentorieren und zu motivieren.
- Nachgewiesene Führungskompetenz und Förderung der beruflichen Entwicklung von Teamkollegen.
- Fließend in Deutsch und Englisch.
Weitere Informationen:
Es gibt keinen einheitlichen Karriereweg bei Thoughtworks; wie Sie Ihre Karriere entwickeln möchten, liegt ganz bei Ihnen. Wir unterstützen Ihre Karriere mit interaktiven Tools, zahlreichen Entwicklungsprogrammen und Kollegen, die Ihnen beim Wachsen helfen möchten.
Thoughtworks ist eine dynamische und inklusive Gemeinschaft von klugen und unterstützenden Kollegen, die die Technologie revolutionieren. Als führende Technologieberatung setzen wir Grenzen durch unsere zielgerichtete und wirkungsvolle Arbeit.
Principal Machine Learning Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Thoughtworks Inc.
Kontaktperson:
Thoughtworks Inc. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Principal Machine Learning Engineer (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf Machine Learning und KI konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei Thoughtworks erhalten.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends und Tools im Bereich Machine Learning, wie TensorFlow oder PyTorch. Dies zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft, innovative Lösungen zu entwickeln, was bei Thoughtworks sehr geschätzt wird.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Führungsqualitäten! Wenn du an Projekten arbeitest, übernehme Verantwortung und leite kleinere Teams. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeiten in der Teamführung zu demonstrieren, was für die Rolle des Principal Machine Learning Engineer wichtig ist.
✨Tip Nummer 4
Engagiere dich in Online-Communities! Plattformen wie GitHub oder Stack Overflow sind großartige Orte, um deine Projekte zu teilen und Feedback zu erhalten. Dies kann dir helfen, deine Sichtbarkeit in der Branche zu erhöhen und potenzielle Arbeitgeber auf dich aufmerksam zu machen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Principal Machine Learning Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen technischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die für die Position des Principal Machine Learning Engineer erforderlich sind. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Erfahrung mit relevanten Technologien wie Python, TensorFlow, Scikit-learn und MLOps-Prinzipien. Zeige konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Wartung von ML-Systemen belegen.
Fokussiere dich auf Führungskompetenzen: Da die Rolle auch Führungsqualitäten erfordert, solltest du in deinem Anschreiben betonen, wie du Teams geleitet hast, Stakeholder-Management betrieben hast und andere motiviert hast. Verwende Beispiele, um deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und strategischen Denkweise zu demonstrieren.
Schreibe ein überzeugendes Anschreiben: Dein Anschreiben sollte nicht nur deine technischen Fähigkeiten, sondern auch deine Leidenschaft für Machine Learning und Innovation widerspiegeln. Erkläre, warum du bei Thoughtworks arbeiten möchtest und wie du zur Unternehmenskultur beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Thoughtworks Inc. vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die strategischen Ziele von Thoughtworks und wie die Rolle des Principal Machine Learning Engineer dazu beiträgt. Zeige im Interview, dass du in der Lage bist, technische Lösungen mit den übergeordneten Zielen des Unternehmens in Einklang zu bringen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Erfahrungen zu teilen und zu erläutern, wie du technische Probleme gelöst und Teams erfolgreich geleitet hast.
✨Demonstriere deine technische Expertise
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit modernen Architekturen, ML-Techniken und Plattformen wie TensorFlow oder PyTorch zu sprechen. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten in der Entwicklung und Wartung von ML-Systemen.
✨Zeige Führungsqualitäten
Betone deine Fähigkeit, Teams zu führen und andere zu coachen. Diskutiere, wie du eine kollaborative Umgebung schaffst und wie du deine Teammitglieder motivierst, um technische Exzellenz zu erreichen.