Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere ML-Modelle und arbeite an spannenden Projekten mit einem kreativen Team.
- Unternehmen: Innovatives Startup, das intelligente Technologien vorantreibt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsversorgung, flexible Arbeitsmodelle und Aktienoptionen.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit und persönliche Zusammenarbeit für maximale Kreativität.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der KI-Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und starke Programmierkenntnisse in Python.
Unsere Geschichte: Die weitverbreitete Einführung intelligenter Technologien, die durch Automatisierung, KI, ML und Wissensgraphen unterstützt werden, beschleunigt sich. Unser Ziel ist es, die Fähigkeiten dieser Technologien für echte Menschen in der realen Welt zugänglich, vertrauenswürdig und nützlich zu machen.
Was wir suchen: Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der eine entscheidende Rolle bei der Feinabstimmung transformerbasierter Modelle mithilfe von Automatisierungspipelines spielt und Echtzeit-Fine-Tuning-Pipelines in Produktionsumgebungen implementiert. Sie werden mit einem brillanten Team von Designern, Ingenieuren und Innovatoren zusammenarbeiten und an der Spitze einiger der interessantesten Anwendungsfälle für intelligente Technologien stehen.
Verantwortlichkeiten:
- Verwendung der neuesten Technologien wie LLMS und multimodale Modelle zur Lösung komplexer Probleme.
- Arbeiten mit großen Datensätzen, Durchführung von Datenvorverarbeitung und Entwicklung relevanter Merkmale zur Verbesserung der Modellleistung.
- Aufbau von Frameworks, die es uns ermöglichen, Modellversionen (Ranking, Genauigkeit, Latenz) zu iterieren und zu bewerten.
- Bereitstellung von Modellen im großen Maßstab: Zusammenarbeit mit Softwareingenieuren, um maschinelles Lernen-Modelle in die Produktion zu integrieren und eine nahtlose Integration mit bestehenden Systemen sicherzustellen.
- Überwachung und Wartung: Implementierung von Überwachungslösungen zur Verfolgung der Modellleistung in Echtzeit sowie regelmäßige Wartung und Updates nach Bedarf.
- Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und Geschäftsanalysten, um Anforderungen zu verstehen und wirkungsvolle Lösungen zu liefern.
- Forschung und Innovation: Auf dem Laufenden bleiben über die neuesten Fortschritte im maschinellen Lernen und zur Forschung und Entwicklung innovativer Lösungen beitragen.
Qualifikationen:
- Erfahrung in der Optimierung von Modellen hinsichtlich Größe, Kosten und Latenz ist von Vorteil.
- Erfahren in der Gestaltung, Entwicklung und dem Betrieb von Fine-Tuning-Pipelines in Produktionsumgebungen.
- Erfahrung mit der Verarbeitung großer Datenmengen und verteilten Systemen.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Kenntnisse in maschinellen Lernbibliotheken wie PyTorch, Tensorflow usw.
Berufserfahrung: 3+ Jahre Erfahrung in einer ähnlichen Rolle, mit Fokus auf die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. Erfahrung in Startups ist von Vorteil.
Vorteile:
- Eigenkapital in der frühen Phase
- Umfassende Krankenversicherung
- Großzügiger Urlaub
- Remote- und persönliche Kulturen, die Zusammenarbeit fördern
- Vollständige Vergütungspakete basieren auf der Erfahrung und den Zertifizierungen des Kandidaten.
USA - Remote Gehaltsbereich: $180,000 — $225,000 USD
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Adapter
Adapter ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Sie als Machine Learning Engineer an der Spitze der Technologie arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und kreativer Zusammenarbeit, sowohl remote als auch vor Ort, fördern wir eine Kultur, die persönliche Entwicklung und berufliches Wachstum unterstützt. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfassenden Gesundheitsleistungen, großzügigen Urlaubstagen und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die echte Auswirkungen auf die Welt haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Adapter anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Adapter vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Adapter klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Adapter vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
