Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Infrastruktur für KI-Systeme und optimiere ML-Modelle für hohe Effizienz.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das intelligente Lösungen für alltägliche Aufgaben entwickelt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen und innovativen Technologien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und ML-Infrastruktur, Teamarbeit ist ein Muss.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Über A1
Es gibt über 5 Milliarden Nutzer, die heute grundlegende Anwendungen wie E-Mail, Notizen und Aufgaben nutzen, die nicht KI-nativ sind. Unsere Mission ist es, einen proaktiven intelligenten Assistenten für alltägliche Nutzer zu entwickeln, um Intelligenz in Gespräche, Erledigungen, Organisation und Arbeitsabläufe zu bringen, mit minimaler Aufforderung.
Unser Produkt konzentriert sich darauf, eine hohe Zuverlässigkeit für langlaufende Arbeitsabläufe, persistente Kontexte und die Erledigung realer Aufgaben zu erreichen. Das System muss mehrstufiges Denken verarbeiten, mit externen Tools interagieren und trotz nicht deterministischer Modellverhalten zuverlässig bleiben. Unser Ziel ist es, den Nutzern zu helfen, tägliche Aufgaben mit über ~90%* reduzierter Zeit angenehm abzuschließen.
Über die Rolle
Als ML Platform Engineer werden Sie die Infrastruktur und Systeme aufbauen, die A1s KI-Fähigkeiten antreiben. Sie werden die Systeme hinter dem KI-Stack entwerfen und betreiben, von der Modellausbildung und -bewertung bis hin zu Bereitstellung, Inferenz, Beobachtbarkeit und kontinuierlicher Verbesserung. Sie werden eng mit KI-Ingenieuren, Forschern und Produktentwicklern zusammenarbeiten, um Modelle in zuverlässige, skalierbare und kosteneffiziente Produktionssysteme umzuwandeln.
Fokus
- Aufbau und Betrieb der ML-Infrastruktur und Plattformen, die A1s KI-Produkte antreiben
- Entwurf von Systemen für Modellausbildung, -bewertung, Bereitstellung, Inferenz und Experimentierung
- Aufbau und Optimierung der Modellbereitstellungs- und Inferenzinfrastruktur für hochdurchsatzfähige und latenzarme Arbeitslasten
- Verbesserung der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Latenz und Kosteneffizienz von KI-Systemen
- Entwicklung zuverlässiger Pipelines für Datenvorbereitung, Ausbildung, Bewertung, Modellveröffentlichung und kontinuierliche Verbesserung
- Aufbau von Plattformen und Werkzeugen, die es KI-Ingenieuren und Forschern ermöglichen, schneller zu experimentieren, zu bewerten und Modelle zu versenden
- Entwicklung von Bewertungs- und Benchmarking-Infrastrukturen zur Messung der Modellqualität, Leistung und Regressionen
- Aufbau von Produktionsbeobachtbarkeit, Überwachung, Nachverfolgung und Alarmierung für KI/ML-Arbeitslasten
- Verbesserung von KI-Systemen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Latenz, Durchsatz und Kosten
- Identifizierung von Engpässen im ML-Stack und kontinuierliche Verbesserung der Systemleistung
- Enge Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren, Forschern und Produktteams, um sich entwickelnde Modellanforderungen in produktionsbereite Infrastruktur umzusetzen
Technologiestack
- Python
- PyTorch / JAX
- LLM- und ML-Bereitstellungsinfrastruktur wie vLLM, SGLang oder TensorRT-LLM
- Cloud-Infrastruktur
- Verteilte Systeme
- ML/Datenpipelines und Workflow-Orchestrierung
- GPU-Infrastruktur und Leistungstools
- Vektordatenbanken und Abrufinfrastruktur
Ideale Erfahrung
- Starke Software-Engineering-Grundlagen und Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen
- Erfahrung im Aufbau von ML-Infrastruktur, Plattformen oder Produktions-Maschinenlernsystemen
- Erfahrung mit Modellbereitstellung, Inferenz, Bewertung oder Datenpipelines
- Starkes Verständnis von verteilten Systemen und Systemzuverlässigkeit
- Fähigkeit, sauberen, wartbaren, produktionsreifen Code zu schreiben
- Komfortabel in unklaren, schnelllebigen Umgebungen
- Neigung zu Eigenverantwortung, Experimentieren und kontinuierlicher Verbesserung
Ergebnisse
- Die KI-Infrastruktur unterstützt zuverlässig Produktionsarbeitslasten in großem Maßstab
- Modelle können effizient ausgebildet, bewertet, bereitgestellt und verbessert werden
- Inferenzsysteme liefern starke Latenz, Durchsatz, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz
- ML-Pipelines sind reproduzierbar, beobachtbar, wartbar und robust
- Modell- und Infrastrukturregressionen werden schnell erkannt und effizient diagnostiziert
- Gemeinsame ML-Infrastrukturfähigkeiten werden zu wiederverwendbaren Plattformprimitiven, anstatt für jedes KI-Produkt neu aufgebaut zu werden
- Der KI-Stack kann sich schnell weiterentwickeln, während neue Modelle, Architekturen und Inferenztechniken entstehen
Machine Learning Platform Engineer Arbeitgeber: Bjak
BJAK ist ein hervorragender Arbeitgeber, der talentierte AI Backend Engineers in einem vollständig remote Arbeitsumfeld sucht. Mit einem starken Fokus auf Innovation und digitaler Versicherungslösungen bietet BJAK eine dynamische Arbeitskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit fördert. Mitarbeiter haben die Möglichkeit, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und an spannenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft der Versicherungsbranche gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Platform Engineer erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Bjak anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Platform Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Bjak vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Platform Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Bjak klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bjak vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
