Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning Modelle zur Revolutionierung der Forstwirtschaft.
- Unternehmen: Innovatives Startup, das die Forstwirtschaft digitalisiert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, 28 Tage Urlaub, modernes Büro und hybrides Arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit direktem Einfluss auf Produktentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Forstwirtschaft mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: 2-4 Jahre Erfahrung in Data Science oder Software Engineering und ein Masterabschluss in STEM.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Über 44moles
Wir sind ein Startup, das die nächste Generation von Produkten zur Digitalisierung des Forstsektors entwickelt. Unsere Mission ist es, zu revolutionieren, wie Wälder gemessen und verwaltet werden. Wir kombinieren die neueste LiDAR-Technologie mit intelligenter Datenverarbeitung, um Waldinventuren schneller, vollständiger und genauer zu liefern – und ermöglichen es den Grundstückseigentümern, die Daten für eine verbesserte Wald- und Flächenbewirtschaftung zu nutzen.
Ihre Mission
Wir suchen einen leidenschaftlichen Machine Learning Engineer, der unser Datenteam verstärkt und uns hilft, unser Produkt zur Förderung der Waldintelligenz durch LiDAR zu entwickeln.
- Gestalten Sie, wie Wälder gemessen werden: Entwickeln und implementieren Sie Machine Learning-Modelle für unsere Kernsoftware-Algorithmen, um forstwirtschaftliche Daten über verschiedene Ökosysteme hinweg genau zu messen und zu verarbeiten.
- Übernehmen Sie Verantwortung und bauen Sie ein transformierendes Produkt: Arbeiten Sie produktorientiert, um sicherzustellen, dass unsere Ergebnisse eng mit den Bedürfnissen der Benutzer übereinstimmen. Entwerfen Sie neue Funktionen und Algorithmen, prototypisieren Sie schnell und übernehmen Sie die Verantwortung für die Integration und Wartung von Lösungen in der Produktion.
- Arbeiten Sie teamübergreifend: Arbeiten Sie eng mit unserem Entwicklungsteam zusammen, um eine nahtlose Integration von Modellen und Ergebnissen in unser Produktangebot sicherzustellen.
- Sicherstellen der Qualität: Validieren Sie Modellausgaben und führen Sie umfassende Qualitätsprüfungen durch, um sicherzustellen, dass unsere berechneten Metriken und Messungen den höchsten Standards entsprechen.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Tragen Sie zu unserem Kern-ML-Framework bei: Entwerfen und implementieren Sie Machine Learning mit Python, unter Verwendung von Datentechnologien wie Airflow, Kafka und der AWS-Cloud-Umgebung.
- Entwickeln und verbessern Sie unsere Suite von ML-Modellen zur Erkennung von Baumarten und Instanzsegmentierung.
- Optimieren Sie die algorithmische Effizienz: Verbessern Sie den Durchsatz und die Berechnung für die Pipeline-Leistung in Bezug auf Funktionsimplementierungen für 3D-Punktwolken und geospatiale Daten.
- Arbeiten Sie an effizienten Datenrepräsentationen und Schemata für hochvolumige 3D-Daten.
- Halten Sie sich über Forschungsergebnisse auf dem Laufenden und prototypisieren Sie Lösungen, um diese in unsere Softwarelösungen zu integrieren.
- Implementieren Sie wissenschaftliche Arbeiten und Methoden.
- Validierungsbenchmarks: Validieren und testen Sie ML-Modelle. Entwickeln Sie Benchmark-Datensätze und Modellvalidierungswerkzeuge.
- Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit erfahrenen Wissenschaftlern an Umweltforschung zusammen.
Ihr Profil
Wir suchen Kandidaten mit einem starken technischen Hintergrund, die in schnelllebigen Umgebungen (z.B. schnell wachsende Startups oder schnelle Skalierungen) gedeihen.
- 2-4 Jahre Berufserfahrung in Data Science oder Software Engineering und einen Master-Abschluss in STEM (Informatik, Data Science, Ingenieurwesen).
- Sie bringen einen starken Hintergrund im Machine Learning Engineering mit, mit nachweislicher Erfahrung in der Entwicklung, dem Testen und der Wartung von Modellen in containerisierten Produktionsumgebungen (z.B. Docker, AWS).
- Sie haben ein starkes Verständnis von Kernalgorithmen, Datenstrukturen und der Bewertung der Modellleistung.
- Beherrschung von SQL und Datenlade-Pipelines zur Unterstützung einer effizienten Datenaufnahme für ML- und Verarbeitungs-Pipelines.
- Erfahrung in schnelllebigen Umgebungen, in denen sich Anforderungen täglich ändern.
- Starke Python-Kenntnisse, einschließlich Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Tools (Weights and Biases / MLflow), die häufig im ML-Ökosystem verwendet werden.
- Breite (Software-)Ingenieurfähigkeiten mit der Fähigkeit, Analysen zu begründen und zu strukturieren. Schreiben Sie sauberen, dokumentierten Code.
- Erfahrung mit Git.
- Komfortabel in einem agilen Umfeld, Beitrag zu iterativen Entwicklungszyklen und funktionsübergreifenden Teams.
- Erfahrung mit MLOps-Tools und -Praktiken (z.B. Docker, SageMaker, CI/CD-Pipelines) – Bonus.
- Kenntnisse in der Verarbeitung geospatialer Daten und Erfahrung mit Punktwolkenverarbeitung (PCL, Open3D) – Bonus.
Was wir bieten
- Arbeiten in einem aufstrebenden, wissenschaftlichen Bereich mit sichtbarem Einfluss.
- Direkten Einfluss auf Produkt- und Forschungsrichtung.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt.
- 28 Tage Urlaub.
- Modernste Büroräume.
- Ein lebendiges, inklusives und kooperatives internationales Team.
Weitere Informationen
Wir bieten eine hybride Arbeitsoption für diese Rolle. Um Ihnen einen großartigen Start zu ermöglichen und sich ins Team einzufügen, möchten wir, dass Sie die ersten drei Monate (oder länger, je nach Anforderungen) hauptsächlich im Büro arbeiten.
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: 44moles
44moles ist ein innovatives Start-up, das die Digitalisierung des Forstsektors vorantreibt und dabei modernste LiDAR-Technologie mit intelligenter Datenverarbeitung kombiniert. Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter direkten Einfluss auf Produktentwicklung und Forschung haben. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, 28 Tagen Urlaub und der Möglichkeit, in einem internationalen Team zu arbeiten, fördern wir nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch eine positive Work-Life-Balance.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir können dir Ressourcen empfehlen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du bereit bist, Teil unseres Teams zu werden!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit unseren Produkten vertraut! Wenn du weißt, was wir tun und wie wir arbeiten, kannst du in Gesprächen viel überzeugender auftreten. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Forstwirtschaft gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, warum du für die Rolle als Machine Learning Engineer brennst und was dich an unserer Mission begeistert. Authentizität kommt immer gut an!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du mit Machine Learning gearbeitet hast. Erzähl uns von Projekten, bei denen du Modelle entwickelt oder optimiert hast – das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.
Achte auf die Details!:Stell sicher, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer, übersichtlicher Lebenslauf und ein prägnantes Anschreiben zeigen uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle Informationen an einem Ort hast. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 44moles vorbereitet
✨Mach dich mit der Firma vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, um mehr über 44moles und deren Mission zu erfahren. Verstehe, wie sie LiDAR-Technologie nutzen und welche Herausforderungen sie im Bereich der Forstwirtschaft angehen. Das zeigt dein Interesse und deine Motivation.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere in Bezug auf Machine Learning und Software Engineering. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast oder innovative Lösungen entwickelt hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben zu lösen. Übe den Umgang mit Python, ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow und sei bereit, über deine Erfahrungen mit MLOps-Tools zu sprechen. Zeige, dass du die nötigen Fähigkeiten hast, um in einem agilen Umfeld erfolgreich zu sein.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zur Teamstruktur, den aktuellen Projekten oder den Herausforderungen, denen sich das Unternehmen gegenübersieht, sein. Das zeigt, dass du aktiv an der Position interessiert bist und mehr über die Rolle erfahren möchtest.
