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 und ein inklusives Team.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsumgebung und tolle Teamevents.
- Warum dieser Job: Arbeite an einem KI-Kernprodukt und erziele sofortige Ergebnisse.
- Qualifikationen: 4-6 Jahre Erfahrung in MLE/MLOps oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € 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 Agentic Architecture 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 entwickeln und neue AI-Lösungen entwickeln.
- Skalierbare AI-Agenten mit Langgraph und NLP-Pipelines entwickeln.
- RAG-Systeme unter Verwendung von Vektordatenbanken entwickeln.
- Systemdesign-Denken für E2E-Lösungen anwenden.
- Nahtlose Integration in die Alpas-Plattform sicherstellen.
- Agentic-Workflow-Muster anwenden.
- MLOps-Pipelines für ML-Modelle implementieren.
- Für die Modellleistung und Inferenzeffizienz optimieren.
- Codebasis pflegen und gute Praktiken übernehmen.
- Pytorch NLP-Modelle trainieren und evaluieren.
- Neue Entwicklungen in der AI-Technologie recherchieren und anpassen.
- Modelle und Lösungen benchmarken.
- Junior Engineers unterstützen und betreuen.
- Weniger als 1% Ausfälle für den Such-AI-Agenten.
- Skalierbare und zuverlässige Integration zwischen Agenten sowie zwischen Agenten und Backend.
- Überwachungs-Pipeline für alle AI-Agenten im großen Maßstab aufbauen.
- Kosten der agentischen Arbeitslasten kontrollieren.
- Qualitätsziele erreichen.
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: MLE/MLOPs/Software Engineer (Machine Learning)/Backend Engineer (ML/AI)/SWE Data/DE/ML Platform Engineer/AI Engineer, 4-6 Jahre Erfahrung.
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, kreatives Problemlösen, 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 ähnliches auf anderen Plattformen, Kubernetes, Terraform, Software Engineering-Praktiken, BE/FE-Verständnis.
Vorteile:
- Arbeiten an einem AI-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.
- Einfallsreiche 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
Alpas ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an einem KI-Kernprodukt zu arbeiten und innovative ML-Modelle sowie NLP-Systeme zu entwickeln, die echte Auswirkungen haben. Mit einer inklusiven Unternehmenskultur, einem dynamischen Team und der Chance, Ihre Projekte eigenverantwortlich zu leiten, erleben Sie eine steile Lernkurve in einem schnelllebigen Umfeld. Genießen Sie die Vorteile eines hybriden Arbeitsmodells in einem modernen Büro in Berlin, Prenzlauer Berg, und profitieren Sie von regelmäßigen Teamevents, die den Zusammenhalt stärken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI Engineer (f/m/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur auf Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Verbindungen suchen, die uns helfen können, die richtige Position zu finden.
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten in Interviews unter Beweis zu stellen. Wir sollten Beispiele aus unseren bisherigen Projekten parat haben, um zu zeigen, wie wir Probleme gelöst und innovative Lösungen entwickelt haben.
✨Zeige deine Leidenschaft für AI!
Lass uns unsere Begeisterung für Künstliche Intelligenz und Machine Learning in den Vordergrund stellen. Teile interessante Projekte oder Entwicklungen, an denen wir gearbeitet haben, um zu zeigen, dass wir immer am Puls der Zeit sind.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir empfehlen, sich direkt über unsere Website zu bewerben. So können wir sicherstellen, dass unsere Bewerbung die richtigen Leute erreicht und wir die Chance haben, uns von anderen abzuheben.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI Engineer (f/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für AI sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du sie erfolgreich umgesetzt hast. Konzentriere dich auf relevante Erfahrungen im Bereich MLOps oder Software Engineering, die dich zu einem idealen Kandidaten machen.
Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung klar und strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für unser Team bist!
Bewirb dich über unsere Website:Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung direkt über unsere Website zu erhalten! Das macht den Prozess für uns einfacher und schneller. Also, zögere nicht und schick uns deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Alpas vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Stellenbeschreibung und den Zielen des Unternehmens vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Automatisierung der Lieferantensuche beitragen können. Zeige, dass du die Mission von Alpas verstehst und wie du einen Mehrwert schaffen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich KI und MLOps. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du kreative Problemlösungen angewendet hast, um Ergebnisse zu erzielen.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und deine Kenntnisse in Python, PyTorch und anderen relevanten Tools zu zeigen. Vielleicht gibt es auch praktische Tests oder Coding-Challenges – übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten überzeugend präsentieren kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Team zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen, mit denen das Data Science Team konfrontiert ist, oder nach den Technologien, die sie verwenden. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
