Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle zur Automatisierung der Lieferantensuche.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen im Bereich Data Science mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Hohe Verantwortung, spannende Projekte, hybrides Arbeiten und tolle Team-Events.
- Weitere Informationen: Schnelles Wachstum, steile Lernkurve und ein unterstützendes Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und erziele sofortige Ergebnisse für Stakeholder.
- Qualifikationen: 4-6 Jahre Erfahrung in MLE/MLOps oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir freuen uns, einen talentierten Senior AI Engineer zu finden, der unser dynamisches Data Science-Team verstärkt! Sie werden im Mittelpunkt der Entwicklung, Optimierung und Integration von ML-Modellen und -Architekturen stehen, um das Kernprodukt von Alpas vollständig zu automatisieren. Ihre Mission: Die Lieferantensuche in herausragender Qualität vollständig zu automatisieren. Zudem werden Sie die Effizienz der Modellinferenz steigern und Auto-Retraining-Systeme einrichten. Wenn Sie sich für KI begeistern, Probleme lösen können und in einem schnelllebigen Umfeld gedeihen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören!
Aufgaben:
- Das Team unterstützen und anleiten, um ihre Ziele bei der Automatisierung der Entscheidungsfindung während der Lieferantensuche zu erreichen.
- Verantwortung für AI und agentische Architektur von Training bis Inferenz übernehmen, stabile Leistung, Qualität und Integration mit anderen Komponenten der internen Software sicherstellen.
- Kontinuierliche Verbesserungen der Modelle in allen Aspekten basierend auf den Anforderungen der Stakeholder und Entwicklung neuer KI-Lösungen.
- Entwicklung skalierbarer KI-Agenten mit Langgraph und NLP-Pipelines.
- Entwicklung von RAG-Systemen unter Verwendung von Vektordatenbanken.
- Anwendung von Systemdesign-Denken für E2E-Lösungen.
- Sichere nahtlose Integration in die Alpas-Plattform.
- Anwendung agentischer Arbeitsabläufe.
- Implementierung von MLOps-Pipelines für ML-Modelle.
- Optimierung der Modellleistung und Inferenzeffizienz.
- Wartung des Codebases und Annahme guter Praktiken.
- Training und Evaluierung von PyTorch NLP-Modellen.
- Forschung und Anpassung neuer Entwicklungen in der KI-Technologie.
- Benchmarking von Modellen und Lösungen.
- Unterstützung und Mentoring von Junior Engineers.
- Wahrung einer Fehlerquote von weniger als 1 % für den Such-KI-Agenten.
- Sichere skalierbare und zuverlässige Integration zwischen Agenten sowie zwischen Agenten und Backend.
- Aufbau einer Überwachungspipeline für alle KI-Agenten im großen Maßstab.
- Kontrolle der Kosten agentischer Arbeitslasten.
- Erfüllung der Qualitätsziele.
Anforderungen:
Wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen, lassen Sie sich nicht entmutigen, sich zu bewerben. Wir suchen mehr die Bereitschaft zu lernen als spezifische Fähigkeiten.
- Erfahrung: 4-6 Jahre in MLE/MLOps/Software Engineer (Machine Learning)/Backend Engineer (ML/AI)/SWE Data/DE/ML Platform Engineer/AI Engineer.
- Technische Fähigkeiten: Python, PyTest; Argo, PubSub, CI/CD, Docker, FastAPI; Pandas, Scikit, PyTorch, SciPy; MLOps-Tools: MLFlow, KubeFlow, KServe oder ähnlich.
- Soziale Fähigkeiten: End-to-End-Projektverantwortung; Kreative Problemlösung; Forschungskompetenz und Lernagilität; Strategisches Denken; Teamarbeit; Kommunikation; Zeitmanagement.
- Sprache: Fließend in Englisch (C1-Niveau).
- Nice-to-Have: NLP-Erfahrung, LLMs; GCP (VertexAI, CloudRun, CloudFunctions), Azure AI oder ähnlich; Kubernetes, Terraform; Software Engineering-Praktiken, BE/FE-Verständnisse.
Vorteile:
- Arbeiten an einem KI-Kernprodukt, Entwicklung modernster ML-Modelle und NLP-Systeme zur Automatisierung der Lieferantensuche, die Innovation vorantreiben und echten Einfluss ausüben.
- Hohe Eigenverantwortung und Verantwortung für die Verwaltung Ihrer eigenen Projekte.
- Sehen Sie, wie Ihre Arbeit sofortige Ergebnisse für Stakeholder liefert und arbeiten Sie eng mit unserem Produktteam zusammen.
- Arbeiten Sie in einem schnelllebigen Umfeld mit herausfordernden Aufgaben (Null-Langweiligkeits-Garantie).
- Schnelle Entwicklung mit einer steilen Lernkurve.
- Tolle Teamevents und eine inklusive Unternehmenskultur mit einem vielfältigen Team.
- Ein hybrides Arbeitsumfeld und ein schönes Büro in Berlin, Prenzlauer Berg.
- Ehrliche, schnelle und offene Zusammenarbeit sowie starke Kommunikationsfähigkeiten.
- Wir stellen Sie ein, weil Sie der Fachexperte in Ihrem Bereich sind, wir schätzen es, herausgefordert zu werden.
- Fähigkeit und Bereitschaft, sich Zielen und greifbaren Auswirkungen zu verpflichten.
- Ressourcenstarke Selbststarter, die hohe Standards an sich selbst stellen, auf Details achten, intrinsisch motiviert sind und täglich lernen möchten.
- Proaktive, praktische Arbeitsweise mit Leidenschaft für kundenorientierte Aufgaben.
- Teammitglieder, die sich für unsere Mission und Technologie begeistern.
Senior AI Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Alpas AI
Alpas ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und schnelllebigen Umfeld zu arbeiten, das von einer offenen und inklusiven Unternehmenskultur geprägt ist. Mit direkter Zusammenarbeit mit den Gründern und der Freiheit, eigene Projekte zu leiten, fördert Alpas das persönliche Wachstum und die berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die Lage in Berlin, Prenzlauer Berg, bietet zudem eine inspirierende Umgebung, die Kreativität und Innovation anregt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Engineer (f/m/d) erhalten könntest
✨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 Alpas AI 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 Senior AI Engineer (f/m/d) 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 Senior AI Engineer (f/m/d) bei Alpas AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Alpas AI 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 Alpas AI entscheidend sein!
