Auf einen Blick
- Aufgaben: Architekten und skalieren Sie Datenpipelines für KI-Modelle in Robotik und realen Umgebungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Robotik und KI mit flacher Hierarchie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Mitarbeitervergünstigungen und internationales Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Schnelles Wachstum in einer sich schnell entwickelnden Branche.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie die Zukunft der Robotik und KI mit einem talentierten Team.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Data/ML Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 264 - 264 € pro Stunde.
Wir suchen einen Senior Data Engineer, um das Daten-Backbone zu entwerfen und zu skalieren, das die nächsten Generation von KI-Modellen in der Robotik und in realen Umgebungen antreibt. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von verteilten Systemen, multimodaler Datenverarbeitung und angewandtem maschinellen Lernen, mit einem starken Fokus auf den Aufbau hochwertiger Datensätze für robotische Grundmodelle. Sie werden sicherstellen, dass Datenpipelines, Infrastruktur und Datenstrategie direkt in messbare Verbesserungen der Modellleistung übersetzt werden.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Steuern des Modell-Daten-Zyklus, indem Anwendungsanforderungen mit der Datensammlung verbunden werden und Modellfehler in datengestützte Verbesserungen durch Sammlung, Kuratierung und Augmentierung übersetzt werden.
- Aufbauen und Skalieren verteilter Datenpipelines (Ray/Anyscale oder ähnlich) für TB-große Video-, Sensor- und Robotikdatensätze.
- Entwerfen multimodaler Datenschemata, die Video, Aktionen und hochfrequente Sensordatenströme ausrichten.
- Entwickeln von Python-Tools für die Datenqualität, einschließlich Reinigung, Anomalieerkennung und Versionierung von Datensätzen.
- Verantwortung für die Qualität und Abdeckung von Datensätzen, einschließlich Annotation-Workflows, Datenvielfalt und Speichertrade-offs.
- Leiten eines kleinen Teams und Koordinieren mit Datenanbietern und Annotation-Anbietern.
- Überwachen der Datensammlung in der realen Welt, einschließlich technischer Einrichtung, Compliance und sicherer Datenhandhabung.
Technologien
- Python (fortgeschritten, produktionsreif)
- Ray / Anyscale oder Apache Spark
- AWS / GCP für großangelegte Daten- und GPU-Trainingspipelines
- Video- und Sensordatenformate (H.264/H.265, ROS bags, MCAP)
- PyTorch, NumPy
- DVC, LakeFS oder ähnliche Tools zur Versionierung von Daten
- Verteilte Datenverarbeitungs- und Speichersysteme
Must Have
- 5+ Jahre Erfahrung in Data/ML Engineering, einschließlich 2+ Jahre in einer Senior- oder Leitungsrolle.
- Erfahrung mit großangelegten realen Daten (Robotik, autonome Systeme oder Video-KI).
- Starke Erfahrung mit Ray/Anyscale oder Spark für verteilte Pipelines.
- Fortgeschrittene Python-Kenntnisse (Leistung, Parallelität, ML-Stack wie NumPy/PyTorch).
- Erfahrung mit Video- und Sensordatenformaten (z.B. H.264/H.265, ROS bags, MCAP).
- Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenpipelines für GPU-basierte Trainingslasten (AWS/GCP).
- Erfahrung mit Tools zur Versionierung von Daten wie DVC oder LakeFS.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Verantwortung für Systeme und Mentoring von Ingenieuren.
Nice to Have
- Erfahrung im Aufbau von Datensätzen für multimodale Grundmodelle (VLA, VLM oder ähnlich).
- Grundlagen der Robotik (Sensor-Synchronisation, 3D-Transformationen).
- Erfahrung mit aktivem Lernen oder datenzentrierten ML-Workflows.
Benefits
- Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
- Verschiedene Mitarbeitervergünstigungen und -leistungen, einschließlich öffentlicher Verkehrsmittel und Wellpass.
- Arbeiten Sie mit einem erstklassigen Team in einer flachen Hierarchie, mit direkter Zusammenarbeit mit den Gründern und dem Engineering-Team.
- Die Möglichkeit, einen echten Einfluss zu haben, indem Sie an modernsten Robotik- und KI-Systemen arbeiten.
- Schnelles Wachstumspotenzial in einem sich schnell entwickelnden Unternehmen und einer Branche.
- Internationales Büroumfeld mit Englisch als offizieller Arbeitssprache.
Wir stellen aus verschiedenen Hintergründen, Identitäten und Erfahrungen ein und setzen uns für einen Arbeitsplatz ein, an dem jeder dazugehört. Diskriminierung hat hier keinen Platz.
Senior Data Engineer (F/M/D) Arbeitgeber: Animore
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung von KI-gestützten Robotersystemen konzentriert. Unsere flache Hierarchie fördert direkte Zusammenarbeit mit den Gründern und dem Engineering-Team, während wir Ihnen ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket sowie zahlreiche Mitarbeitervergünstigungen bieten. Bei uns haben Sie die Chance, in einer internationalen Büroumgebung zu wachsen und einen echten Einfluss auf die Zukunft der Robotik und KI zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer (F/M/D) 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 Animore 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 Data 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 Data Engineer (F/M/D) bei Animore gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Animore 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 Animore entscheidend sein!
