Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite Forschungsprojekte im Bereich KI/ML und entwickle innovative Lösungen für die Acronis Cyber Protect Plattform.
- Unternehmen: Acronis, ein führendes Unternehmen im Bereich Cyber-Schutz mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem Fokus auf kontinuierliches Lernen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Technologiebranche.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik oder Maschinenlernen und 5+ Jahre Erfahrung in angewandter KI/ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
WAS SIE TUN WERDEN
- Leiten Sie die Forschung, prototypisieren Sie und helfen Sie bei der Einführung von AI/ML- und agentischen Systemen, die die Acronis Cyber Protect-Plattform in den Bereichen Schutz, Wiederherstellung, Verwaltung und Benutzerabläufe verbessern.
- Entwerfen und implementieren Sie intelligente Automatisierung und assistentähnliche Erfahrungen, die Benutzern und MSPs bei der Konfiguration, Fehlersuche, Berichterstattung und „nächsten besten Aktionen“ helfen.
- Entwickeln und bewerten Sie Modelle für Klassifikation, Empfehlung, Vorhersage, Anomalieerkennung und Korrelation unter Verwendung von großangelegten Endpunkt-/Arbeitslast-/Backup-/Management-Telemetriedaten.
- Entwerfen Sie robuste Datensätze, Kennzeichnungsstrategien, Evaluationsmetriken und Offline-/Online-Experimente zur Messung der Auswirkungen und zur Reduzierung von Fehlalarmen/Rauschen.
- Arbeiten Sie mit Produkt-, Ingenieur-, Daten- und Fachexperten zusammen, um Forschung in produktionsreife Funktionen mit klarer UX, Leitplanken und messbaren Ergebnissen umzuwandeln.
- Tragen Sie zu skalierbaren Datenpipelines und MLOps-Praktiken für Experimentierung, Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung bei.
- Kommunizieren Sie Ergebnisse klar über interne Dokumente, Demos und Präsentationen für technische und nicht-technische Stakeholder.
- Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der modernen AI/ML (LLMs, RAG, Agentenframeworks, klassische ML) und wenden Sie die richtige Technik auf reale Produktprobleme an.
- Teilen Sie aktiv AI/ML-Wissen, Erfahrungen und neue Fortschritte mit dem Team.
- Arbeiten Sie unabhängig und übernehmen Sie Probleme von der Idee über den Prototyp bis hin zur Bewertung und Unterstützung bei der Einführung.
WEN WIR SUCHEN
- Master oder PhD in Informatik, Maschinenlernen oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- 5+ Jahre Erfahrung in angewandter AI/ML oder Forschungstechnik, die ML/LLM-Funktionen in echte Produkte integriert.
- Starke Grundlagen in ML + LLM-Methoden (z. B. RAG, Tool-Nutzung/Agenten) und Wissen, wann LLMs nicht verwendet werden sollten.
- Beherrschung von Python und modernen ML-Frameworks (PyTorch, HuggingFace usw.).
- Erfahrung mit der Bereitstellung auf Azure AI / AWS Sage oder Google Vertex AI ist von Vorteil.
- Erfahrung mit großen, rauschenden Telemetrie-/Ereignisdaten und ausgeprägte Datenintuition sowie Debugging-Fähigkeiten.
- Gute Kenntnisse über Produktionsbelange: Zuverlässigkeit, Überwachung, Bewertung, Kosten-/Leistungsoptimierung und sichere Einführungspraktiken.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und Komfort bei der Zusammenarbeit über Funktionen hinweg (Produkt, Ingenieurwesen, Forschung).
Lead Machine Learning Researcher (AI/ML) Arbeitgeber: Acronis
Acronis ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer starken Unternehmenskultur, die auf Verantwortung und Einfluss basiert, fördern wir das Wachstum unserer Mitarbeiter durch Schulungen und Mentoring-Programme. Unsere globalen Büros bieten nicht nur eine vielfältige Arbeitsumgebung, sondern auch die Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Unterschied für unsere Kunden und Partner machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Machine Learning Researcher (AI/ML) erhalten könntest
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie Acronis auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch Acronis, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von Acronis für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie Acronis zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei Acronis über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Machine Learning Researcher (AI/ML) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei Acronis arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Acronis vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.
