Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte Kubernetes-Cluster für KI/ML-Anwendungen im autonomen Fahren.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das die Mobilität der Zukunft gestaltet.
- Vorteile: Sichere Anstellung, flexible Arbeitszeiten, 6 Wochen Urlaub und viele weitere Vorteile.
- Weitere Informationen: Vielfältige persönliche und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit modernster KI-Technologie und echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in MLOps oder Cloud Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen an der Spitze, wenn es darum geht, die nächste Mobilitätsgeneration in Bereichen wie automatisiertes Fahren zu gestalten. Es erfordert jedoch echte intellektuelle Führung und Expertise, um die KI-Trends und -Technologien zu identifizieren und zu nutzen, die die Art und Weise, wie Menschen reisen, nachhaltig verändern werden.
Gemeinsam ermöglichen wir innovative KI-Lösungen, indem wir eine robuste, cloud-native Infrastruktur für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens bereitstellen. Sie entwerfen, bauen und verwalten Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit hohen Sicherheits- und Skalierbarkeitsstandards für autonome Fahr- und ML-Workloads. Darüber hinaus provisionieren und orchestrieren Sie groß angelegte GPU-Cluster für verteiltes AI/ML-Training und -Experimentierung.
Zusätzlich entwickeln und pflegen Sie Infrastrukturkomponenten wie Experimentverfolgung, Modellregistrierung und Artefakt-Speicherung, die auf Daten zum autonomen Fahren zugeschnitten sind. Außerdem implementieren Sie Ressourcenplanung, Quotenmanagement und Kostenkontrollstrategien innerhalb der MLOps-Umgebung. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, AI/ML-Ingenieuren und Cloud-Architekten zusammen, um eine robuste Infrastruktur für den gesamten AI/ML-Lebenszyklus sicherzustellen.
Qualifikationen:
- Universitätsabschluss in Informatik, Data Science, KI, Mathematik, Physik oder vergleichbare Qualifikationen.
- Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in MLOps, DevOps oder Cloud Engineering mit Schwerpunkt auf Plattformen für maschinelles Lernen.
- Starke Kenntnisse in der Python-Entwicklung, Skripting und Automatisierung, mit praktischer Erfahrung in CI/CD-Pipelines sowie Überwachungs- und Beobachtungswerkzeugen.
- Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Finden Sie hier mehr über Künstliche Intelligenz bei der BMW Group heraus. Hinweis: Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online über unser Karriereportal.
Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten. Breites Spektrum an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten. Hohe Arbeitsplatzsicherheit. Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld, Weihnachtsbonus und Gewinnbeteiligung. Flexible Arbeitszeiten einschließlich 6 Wochen Jahresurlaub und Überstundenvergütung. Vergünstigte BMW & MINI-Konditionen. Viele weitere Vorteile unter bmw.jobs/benefits.
Startdatum: ab sofort. Art der Anstellung: unbefristet. Arbeitszeit: Vollzeit. Wenn Sie sich bewerben, umfassen die nächsten Schritte im Rekrutierungsprozess Online-Tests und dann ein Interview mit dem Einstellungsleiter (entweder virtuell oder persönlich).
(Senior) Engineer Machine Learning Arbeitgeber: BMW Group
Die BMW Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vorantreibt. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung, flexiblen Arbeitszeiten und einer Vielzahl von Zusatzleistungen bietet das Unternehmen eine sichere und inspirierende Arbeitsumgebung für Fachkräfte, die an der Mobilität der Zukunft mitwirken möchten. Die Möglichkeit, an herausfordernden Projekten zu arbeiten und Teil eines dynamischen Teams zu sein, macht die BMW Group zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Ingenieure.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Engineer Machine Learning erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI und dem maschinellen Lernen vertraut. Zeig in deinem Gespräch, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an den Entwicklungen in der Branche.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Fragen vor, die deine Erfahrung mit MLOps und Cloud Engineering betreffen. Wir sollten in der Lage sein, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, um deine Expertise zu untermauern.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unser Karriereportal für deine Bewerbung! Das zeigt, dass du die Initiative ergreifst und die richtigen Schritte unternimmst, um Teil unseres Teams zu werden.
✨Tipp Nummer 4
Sei bereit, über deine Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen Ingenieuren zu sprechen. Wir suchen nach Teamplayern, die wissen, wie man in einem dynamischen Umfeld effektiv kommuniziert und zusammenarbeitet.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Engineer Machine Learning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Stelle interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich MLOps, DevOps oder Cloud Engineering klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Fähigkeiten in Python und CI/CD Pipelines dir helfen können, innovative AI-Lösungen zu entwickeln.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Qualifikationen und Erfahrungen einfach verständlich zu machen. Wir schätzen Klarheit und Effizienz!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich über unser Karriereportal zu bewerben! Das macht den Prozess für uns alle einfacher und schneller. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen und gemeinsam die Mobilität der Zukunft zu gestalten!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMW Group vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI und dem maschinellen Lernen vertraut. Sei bereit, über spezifische Technologien zu sprechen, die du in deinen bisherigen Projekten verwendet hast, und wie sie zur Entwicklung von Lösungen im Bereich autonomes Fahren beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in deiner Karriere gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in MLOps, DevOps oder Cloud Engineering demonstrieren. Zeige, wie du Probleme gelöst und innovative Lösungen entwickelt hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Zusammenarbeit mit Data Scientists und AI/ML-Ingenieuren wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in der Zusammenarbeit gespielt hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich MLOps oder wie das Team die Infrastruktur für zukünftige Projekte plant.
