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 Umfeld mit direktem Einfluss auf Produktentwicklung und Forschung.
- 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 Masterabschluss in STEM.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
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 den Grundstückseigentümern die Daten für eine verbesserte Wald- und Flächenbewirtschaftung zu ermöglichen.
Ihre Mission
- Entwickeln und implementieren Sie maschinelles Lernen: Entwickeln und setzen Sie maschinelle Lernmodelle für unsere Kernsoftware-Algorithmen ein, um Forstdaten 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 Benutzerbedürfnissen 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
- Beitragen zu unserem Kern-ML-Framework: Entwerfen und implementieren Sie maschinelles Lernen mit Python, unter Verwendung von Datentechnologien wie Airflow, Kafka und der AWS-Cloud-Umgebung.
- 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.
- Halten Sie sich über Forschung auf dem Laufenden und prototypisieren Sie Lösungen, um diese in unsere Softwarelösungen zu integrieren.
- Validierungsbenchmarks: Validieren und testen Sie ML-Modelle. Entwickeln Sie Benchmark-Datensätze und Modellvalidierungstools.
- Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit erfahrenen Wissenschaftlern an Umweltforschung zusammen.
Ihr Profil
- 2-4 Jahre Berufserfahrung in Data Science oder Software Engineering und einen Master-Abschluss in STEM (Informatik, Data Science, Ingenieurwesen).
- Starker Hintergrund im Bereich Machine Learning Engineering mit nachgewiesener Erfahrung in der Entwicklung, dem Testen und der Wartung von Modellen in containerisierten Produktionsumgebungen (z.B. Docker, AWS).
- 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).
- Breite (Software-)Ingenieurfähigkeiten mit der Fähigkeit, Analysen zu strukturieren und zu begründen. Schreiben Sie sauberen, dokumentierten Code. Erfahrung mit Git.
- Komfortabel in einem agilen Umfeld, das zu iterativen Entwicklungszyklen und funktionsübergreifenden Teams beiträgt.
- Erfahrung mit MLOps-Tools und -Praktiken (z.B. Docker, SageMaker, CI/CD-Pipelines) – von Vorteil.
- Kenntnisse in der Verarbeitung geospatialer Daten und Erfahrung mit Punktwolkenverarbeitung (PCL, Open3D) – von Vorteil.
Was wir bieten
- Arbeiten in einem aufstrebenden, wissenschaftlichen Bereich mit sichtbarem Einfluss.
- Direkten Einfluss auf Produkt- und Forschungsrichtung.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt.
- 28 Tage Urlaub.
- Modernste Büros.
- Ein lebendiges, inklusives und kooperatives internationales Team.
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
Als innovatives Start-up im Bereich der digitalen Forstwirtschaft bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze technologischer Entwicklungen zu arbeiten und einen direkten Einfluss auf unsere Produkte und Forschungsrichtungen zu haben. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität in einem internationalen Team, während wir Ihnen attraktive Vorteile wie ein wettbewerbsfähiges Gehalt, 28 Tage Urlaub und moderne Büros bieten. Bei uns haben Sie die Chance, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen und Ihre Fähigkeiten in der Maschinenlernen-Technologie weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über die Stelle. Oftmals erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Positionen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über das Unternehmen und die Branche. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Mission von 44moles passen und sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning! Teile deine Projekte oder Beiträge in der Community, sei es durch GitHub-Repositories oder Blogbeiträge. Das zeigt, dass du aktiv bist und dich für das Thema interessierst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird. Und vergiss nicht, ein persönliches Anschreiben beizufügen, in dem du erklärst, warum du perfekt zu uns passt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du dich bewirbst, schau dir unsere Website und die Stellenbeschreibung genau an. Verstehe, was wir tun und wie du dazu beitragen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei du selbst:In deiner Bewerbung solltest du authentisch sein. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach leidenschaftlichen Menschen, die unser Team bereichern können.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Machine Learning. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du in unser Team passt.
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 44moles vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten LiDAR-Technologien und deren Anwendung im Forstwesen vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen von Machine Learning verstehst, sondern auch, wie diese Technologien konkret in der Branche eingesetzt werden können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in Python, ML-Frameworks und Datenverarbeitung zeigen. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen entwickelt hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle viel Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du mit anderen Entwicklern und Wissenschaftlern zusammengearbeitet hast, um Modelle zu integrieren oder Probleme zu lösen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie sie den Erfolg ihrer ML-Modelle messen.
