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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege KI/ML-Infrastruktur in einer skalierbaren Microservices-Architektur.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit einem hybriden Arbeitsmodell.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in AI/ML-Plattformengineering und starke Kubernetes-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Standort: Berlin oder Hessen (Deutschland)
Arbeitsmodell: Hybrid – 3 Tage im Büro
Vertragsart: Unbefristet
Verantwortlichkeiten
- Entwurf, Entwicklung, Test und Wartung der AI/ML-Infrastruktur innerhalb einer skalierbaren Microservices-Architektur, die auf Kubernetes läuft
- Aufbau und Pflege von hochwertigen, sicheren und zuverlässigen DevOps-Pipelines und Helm-Charts
- Arbeiten über den Backend-Stack, Integration von ereignisgesteuerten Systemen (Kafka), gRPC-Diensten und REST-APIs
- Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines mit modernen Data-Engineering-Tools (z.B. Spark)
- Verwaltung von ML-Lebenszyklusprozessen mit Tools wie MLflow
- Beitrag zu architektonischen Entscheidungen zur Verbesserung von Skalierbarkeit, Leistung und Systemzuverlässigkeit
- Unterstützung bei der Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen in komplexen Produktionsumgebungen, einschließlich isolierter (air-gapped) Setups mit unterschiedlichen Hardwarebeschränkungen (CPU/GPU)
- Sicherstellung der Plattformzuverlässigkeit und Robustheit in kundenbereitgestellten Kubernetes-Umgebungen
- Einhalten hoher Sicherheits- und Compliance-Standards, die an den besten Praktiken der Branche ausgerichtet sind (z.B. ISO 27001)
Anforderungen
- Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder gleichwertige praktische Erfahrung
- 5+ Jahre Erfahrung in der AI/ML-Plattformtechnik oder verwandten Rollen
- Starke Erfahrung mit Kubernetes, verteilten Systemen und Technologien des Datenengineering
- Praktische Erfahrung mit ML-Plattformen und -Frameworks (z.B. MLflow, PyTorch, SparkML)
- Vertrautheit mit modernen Technologien des Datenstacks (z.B. Spark, Delta Lake, TensorFlow, ONNX)
- Erfahrung im Aufbau sauberer, wartbarer und testbarer Systeme unter Berücksichtigung moderner Software-Engineering-Prinzipien
- Kenntnisse in cloud-nativer Entwicklung und DevOps-Praktiken (einschließlich Helm)
- Erfahrung in sicherheitskritischen oder stark regulierten Umgebungen ist von Vorteil
- Starke Problemlösungs- und Debugging-Fähigkeiten
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit über Teams hinweg
ML Platform Engineer | Berlin OR Hessen | Germany Arbeitgeber: Acquism SARL
Kontaktperson:
Acquism SARL HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Platform Engineer | Berlin OR Hessen | Germany
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen!
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen! Schau regelmäßig auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt. Je schneller du bist, desto besser stehen deine Chancen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit den gängigen Fragen und Aufgaben vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit Kubernetes und ML-Tools zu teilen – das wird dir helfen, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.
✨Zeige deine Leidenschaft für ML und DevOps
Sprich über deine Projekte und Erfahrungen, die deine Begeisterung für Machine Learning und DevOps zeigen. Lass uns wissen, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du eingesetzt hast – das wird dich von anderen Bewerbern abheben!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Platform Engineer | Berlin OR Hessen | Germany
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Position als ML Platform Engineer interessierst. Lass deine Leidenschaft für AI/ML durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen klar hervorhebst. Wenn du mit Kubernetes, MLflow oder Spark gearbeitet hast, dann nenn konkrete Projekte oder Erfolge, die du erzielt hast. Das macht deinen Lebenslauf lebendiger!
Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu präsentieren. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Acquism SARL vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Kubernetes, MLflow und Spark. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, diese Technologien zu nutzen und weiterzuentwickeln.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du Probleme gelöst hast, insbesondere in Bezug auf die Entwicklung von ML-Infrastrukturen oder DevOps-Pipelines. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen. Betone, wie du effektiv kommunizierst und zusammenarbeitest, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie sie die Skalierbarkeit ihrer Systeme verbessern wollen.