Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Funktionen von Anfang bis Ende für unseren smarten Assistenten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der KI-Technologie steht.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und schnellem Lernen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied im Alltag der Nutzer.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und sauberen, produktionsreifen Code schreiben.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Company A1 entwickelt einen proaktiven KI-Smart-Assistenten für alltägliche Nutzer, um Intelligenz in Gespräche, Aufgaben, Organisation und Arbeitsabläufe zu bringen. Unser Produkt konzentriert sich auf hohe Zuverlässigkeit für langlaufende Arbeitsabläufe, anhaltenden Kontext und die Erledigung realer Aufgaben. Das System muss mehrstufiges Denken handhaben, mit externen Tools interagieren und trotz nicht deterministischer Modellverhalten zuverlässig bleiben.
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung und Bereitstellung von KI-Funktionen von Anfang bis Ende (Modell → System → Benutzererfahrung)
- Gestaltung und Iteration von Eingabeaufforderungen, Tools, Speicher und Agenten-Workflows
- Umwandlung roher Modellausgaben in strukturierte, zuverlässige und vorhersehbare Verhaltensweisen
- Fehlerbehebung über den gesamten Stack hinweg (Modell, Orchestrierung, Infrastruktur, UX)
- Optimierung für Latenz, Kosten und Produktionszuverlässigkeit
- Entwicklung leichter Bewertungsrahmen zur Messung der realen Leistung
Technologiestack
- Python
- PyTorch / JAX
- LLMs (OpenAI-ähnliche APIs, LLaMA, Qwen usw.)
- Inference / Serving (z.B. vLLM)
- Vector DB
Ideale Erfahrung
- Starke Grundlagen in maschinellem Lernen und modernen neuronalen Netzwerkarchitekturen
- Praktische Erfahrung mit dem Training, der Feinabstimmung oder dem Einsatz von ML-Modellen
- Fähigkeit, sauberen, produktionsreifen Code zu schreiben
- Komfort beim Arbeiten über Abstraktionsebenen hinweg (Modell → Infrastruktur → Produkt)
- Starke Problemlösungsfähigkeiten in unklaren, schnelllebigen Umgebungen
- Neigung zum Versenden, zur Iteration und zur kontinuierlichen Verbesserung
Ergebnisse
- ML-Modelle in der Produktion erfüllen die erwarteten Genauigkeits-, Latenz- und Zuverlässigkeitsziele
- Produktionsprobleme werden schnell identifiziert, effektiv debuggt und die Ursachen angegangen
- Datapipelines, Trainingsschleifen und Inferenzsysteme sind robust, reproduzierbar und wartbar
- Effektive Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Produkt- und Forschungsteams zur Bereitstellung zuverlässiger ML-gesteuerter Funktionen
- Iterationen an Modellen und Systemen werden durch reale Signale und messbare Verbesserungen vorangetrieben
Wie wir arbeiten
Die besten Produkte der Welt wurden von kleinen, erstklassigen Teams entwickelt. Wir treffen Entscheidungen kollektiv, bewegen uns mit hoher Geschwindigkeit und finden ein Gleichgewicht zwischen der Bereitstellung hochwertiger Arbeit und dem Lernen. Der Beitritt zu unserem Team erfordert die Fähigkeit, Struktur zu bringen, Urteilsvermögen auszuüben und unabhängig zu handeln. Unser Ziel ist es, den Nutzern ein wirklich magisches KI-Produkt in die Hände zu legen.
Applied AI Engineer Arbeitgeber: Bjak
Company A1 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich der KI entwickelt und dabei auf eine dynamische und kollaborative Arbeitskultur setzt. Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten, einem flexiblen Arbeitsumfeld und der Chance, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten, die das tägliche Leben der Nutzer revolutionieren. Durch die enge Zusammenarbeit in kleinen, hochqualifizierten Teams wird nicht nur die Qualität der Arbeit gefördert, sondern auch ein schneller Wissensaustausch und kontinuierliches Lernen ermöglicht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied AI Engineer 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 Bjak 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 Applied AI Engineer 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 Applied AI Engineer bei Bjak gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bjak 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 Bjak entscheidend sein!
