Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Modelle mit PyTorch und verbessere deren Leistung.
- Unternehmen: Führendes KI-Labor mit innovativem Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiger Stundenlohn, W-2 Anstellung und berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Vollzeitstelle mit exzellenten Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil der KI-Revolution und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in MLOps und PyTorch.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 110 - 110 € pro Stunde.
Standort: Vereinigte Staaten
Schließen Sie sich einem führenden KI-Labor an und helfen Sie, grundlegende KI-Modelle von Grund auf zu entwickeln. Wir suchen talentierte MLOps-Ingenieure mit tiefgehender praktischer Erfahrung in PyTorch und kernel-niveau Programmierung (Triton/Pallas). Diese Rolle umfasst das Training und die Bewertung von KI-Modellen, einschließlich der Erstellung und Bewertung von MLOps-Aufgaben und -Lösungen zur Generierung hochwertiger Trainingsdaten für fortschrittliche KI-Systeme.
Dies ist eine W-2-Anstellung bei Cincinnatus LLC, mit der Möglichkeit, in einem führenden KI-Labor als Teil ihrer erweiterten Belegschaft eingesetzt zu werden. Dies ist ein 40-Stunden-Vollzeitengagement, ohne Konflikte oder andere Engagements.
Hauptverantwortlichkeiten:- Führen Sie Forschungs- und Ingenieurteams, um Wissenslücken zu schließen und die Leistung von KI-Modellen in MLOps, Trainingsinfrastruktur und ML-Framework-Themen zu verbessern.
- Entwerfen Sie herausfordernde, domänenrelevante Aufgaben und schreiben Sie genaue und gut strukturierte Lösungen für MLOps- und ML-Systemprobleme.
- Bewerten Sie MLOps-Aufgaben und -Lösungen und geben Sie klares, schriftliches technisches Feedback.
- Entwickeln Sie Richtlinien und detaillierte Bewertungsrahmen zur Beurteilung des Designs von Trainingspipelines, des Denkens über verteilte Systeme und der Optimierung auf Kernel-Ebene über Aufgaben hinweg.
- Zusammenarbeit mit anderen Fachexperten, um Konsistenz und Genauigkeit in den Trainingsdaten sicherzustellen.
- Über 2 Jahre engagierte Berufserfahrung in ML-Infrastruktur, MLOps oder ML-Systemengineering in einer anerkannten, erstklassigen Organisation.
- Praktische Produktionserfahrung mit PyTorch in großem Maßstab.
- Erfahrung in der Erstellung oder Optimierung benutzerdefinierter GPU-Kerne mit Triton oder Pallas.
- Nachweisbare Karriereentwicklung.
- Fähigkeit, zuverlässig mindestens 40 Stunden/Woche während der Wochentage zu arbeiten.
- Starke schriftliche Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Entscheidungen klar zu erklären.
Arbeitgeber: Cincinnatus LLC ist ein Unternehmen für Personalvermittlung, das mit führenden Technologieunternehmen zusammenarbeitet, um hochqualifizierte Fachkräfte für befristete und vertragsbasierte Möglichkeiten zu finden und einzustellen. Cincinnatus fungiert als Arbeitgeber für diese Engagements und bietet W-2-Anstellung, Gehaltsabrechnung, Sozialleistungen und Compliance, während die Mitarbeiter direkt in die Teams der Kunden integriert werden, um an hochwirksamen Initiativen zu arbeiten.
Gleichstellung der Beschäftigung: Cincinnatus ist stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Farbe, nationaler Herkunft, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt, Entscheidungen zur reproduktiven Gesundheit oder verwandte medizinische Bedingungen), sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Status als geschützter Veteran, Status als Person mit einer Behinderung, genetischen Informationen, politischen Ansichten oder Aktivitäten oder einer anderen gesetzlich geschützten Eigenschaft. Wir betrachten alle qualifizierten Bewerber unabhängig von gesetzlich geschützten Eigenschaften und bieten auf Anfrage angemessene Vorkehrungen an.
PyTorch Expert Arbeitgeber: aitrainer
Cincinnatus LLC ist ein hervorragender Arbeitgeber, der talentierte Fachkräfte in der dynamischen Welt der KI beschäftigt. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer unterstützenden Arbeitskultur bietet das Unternehmen nicht nur wettbewerbsfähige Vergütung, sondern auch umfassende Vorteile und die Möglichkeit, an innovativen Projekten in führenden KI-Labors zu arbeiten. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem inspirierenden Umfeld weiterzuentwickeln und aktiv zur Zukunft der KI beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PyTorch Expert erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei aitrainer zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PyTorch Expert mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als PyTorch Expert bei aitrainer gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei aitrainer vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für aitrainer entscheidend sein!
