Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte skalierbare ML-Architekturen und entwickle robuste Datenpipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Machine Learning mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Spannende Projekte mit exzellenten Karrierechancen in einem kreativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien und forme die Zukunft der KI mit uns.
- Qualifikationen: Mindestens fünf Jahre Erfahrung in ML-Systemen und ein technisches Studium.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
DEINE ROLLE
- Produktionsarchitektur gestalten: Du konzipierst und implementierst skalierbare ML-Architekturen für hochverfügbare Enterprise-Anwendungen.
- Trainings- und Inferenzpipelines entwickeln: Du baust robuste Daten-, Trainings- und Deploymentpipelines mit klarer CI/CD-Integration.
- Modellrobustheit sicherstellen: Du implementierst Monitoring-, Drift-Detection- und Retraining-Mechanismen für produktive Systeme.
- Performance optimieren: Du analysierst Latenz, Skalierungsverhalten und Ressourceneffizienz und optimierst Modelle entsprechend.
- Technische Verantwortung übernehmen: Du steuerst technische Entscheidungen in ML-Projekten und arbeitest eng mit Plattform- und DevOps-Teams zusammen.
DEIN PROFIL
- Erfahrung & Ausbildung: Du verfügst über mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme im Enterprise-Umfeld und hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.
- Fundiertes Fachwissen: Du beherrschst MLOps-Prinzipien, Modellversionierung, Feature Stores und Lifecycle-Management sicher.
- Moderner Tech-Stack: Du arbeitest souverän mit Python, Docker, Kubernetes, MLflow und mindestens einer Hyperscaler-Cloud wie AWS, Azure oder GCP.
- Strukturierte Arbeitsweise: Du arbeitest engineering-orientiert, testgetrieben und mit klarem Fokus auf Skalierbarkeit und Stabilität.
- KI Kompetenz: Du setzt KI-Tools in deinem Fachgebiet souverän ein, bewertest die Ergebnisse kritisch und unterstützt Kunden und adessi dabei, Potenziale von KI zu nutzen.
- Sprachkenntnisse: Du kommunizierst sicher und professionell auf Deutsch sowie Englisch.
Senior ML Engineer (all genders) Arbeitgeber: adesso SE
Als Arbeitgeber bieten wir eine inspirierende und innovative Arbeitsumgebung, in der du als Senior ML Engineer die Möglichkeit hast, an spannenden Projekten zu arbeiten und deine Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir dir durch gezielte Weiterbildungsangebote und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, deine Karriere voranzutreiben. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und einer modernen Infrastruktur, die dir ein optimales Arbeitsumfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior ML Engineer (all genders) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen ML-Engineers und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen!
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden ML-Projekten gearbeitet? Teile sie auf GitHub oder in deinem Portfolio! Das zeigt nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für das Thema.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen zu MLOps, CI/CD und Performance-Optimierung vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungsansätze klar zu erklären.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, Talente zu entdecken! Bewirb dich direkt über unsere Website, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior ML Engineer (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere, aber professionelle Sprache und lass deine Leidenschaft für Machine Learning durchscheinen.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du es abschickst!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Begriffe und Anforderungen aus der Jobbeschreibung in deinem Anschreiben. So zeigst du, dass du genau weißt, was wir suchen und wie du ins Team passt.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung ankommt, ist, sie direkt über unsere Website einzureichen. So kannst du sicher sein, dass wir alles bekommen, was wir brauchen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei adesso SE vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der spezifischen Rolle des Senior ML Engineers vertraut. Schau dir an, welche Technologien und Methoden in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, und überlege, wie deine Erfahrungen dazu passen. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und die Anforderungen verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere in Bezug auf MLOps, CI/CD-Integration und Performance-Optimierung. So kannst du deine Fähigkeiten und Erfahrungen anschaulich präsentieren.
✨Technische Fragen üben
Erwarte technische Fragen zu Themen wie Modellversionierung, Feature Stores und Cloud-Dienste. Übe, wie du diese Konzepte erklärst und wie du sie in deinen bisherigen Projekten angewendet hast. Das gibt dir Sicherheit und zeigt dein Fachwissen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das können Fragen zur Teamstruktur, den aktuellen Projekten oder den Herausforderungen sein, die das Unternehmen im Bereich Machine Learning sieht. Das zeigt dein Interesse und deine proaktive Haltung.
