Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team zur Entwicklung von KI-gesteuerten Analysen für multikriterielle Daten.
- Unternehmen: Innovatives, frühphasiges Technologieunternehmen mit Gründerführung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitsbedingungen.
- Weitere Informationen: Spannende Karrierechancen in einem wachsenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die technische Zukunft in einem dynamischen Umfeld mit viel Autonomie.
- Qualifikationen: Erfahrung in angewandtem ML und Full-Stack-Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Unternehmensinformationen
Unternehmen: Vertraulich – ein technologieorientiertes Unternehmen in der Frühphase, das von Gründern geleitet wird (vollständige Details werden den ausgewählten Kandidaten mitgeteilt)
Standort: Kanada (EST bevorzugt) · Hybrid, mit projektbezogenen Reisen
Typ: Vollzeit – auch offen für 1-Jahres-Verträge
Berichtet an: Gründer / CEO
Vergütung: Ungefähr 220–450k CAD Grundgehalt + Aktienoptionen für Vollzeitbeschäftigte
Über die Rolle
Unser Kunde ist ein Unternehmen in der Frühphase, das von Gründern geleitet wird und KI-gesteuerte Analysen für Multisensordaten entwickelt, die in kommerziellen, regulatorischen und Regierungs-/Verteidigungsprogrammen eingesetzt werden. Ihre Plattform wurde bereits in realen Betriebsumgebungen mit frühen Kunden validiert und wird nun in neue Verteidigungs-, Sicherheits- und kommerzielle Anwendungen erweitert. Sie suchen einen Lead Engineer mit Erfahrung in angewandtem ML. Sie arbeiten direkt mit dem Gründer zusammen, um die technische Fähigkeit des Unternehmens von Grund auf aufzubauen. Dies ist eine echte Grundsatzrolle mit viel Autonomie. Ihr erstes Projekt erweitert die Plattform in ein neues KI-gesteuertes Entscheidungshilfesystem für einen Kunden im Verteidigungssektor. Es kombiniert Multidomain-Sensordaten (Funkfrequenz, Infrarot und Sichtband), wendet ML-basierte Signalklassifizierung an und liefert eine Echtzeitvisualisierung und Entscheidungshilfeoberfläche. Sie sind der primäre technische Entwickler für Datenaufnahme, Modellentwicklung, Dashboard und Systemintegration und arbeiten mit einer kleinen Gruppe von spezialisierten Subunternehmern (Human Factors, unabhängige Modellüberprüfung, Sicherheitsprüfung) zusammen, die das, was Sie bauen, validieren und auf Herz und Nieren prüfen. Nach diesem ersten Projekt helfen Sie, die Ingenieurpraktiken des Unternehmens zu gestalten und neue Arbeiten zu übernehmen, während sich das Projektportfolio erweitert.
Was Sie besitzen werden
- Datenpipeline & Fusion
- Einrichtung von Aufnahmeverbindungsstellen für eine Vielzahl von Sensoren und Datenquellen über gängige Transportprotokolle (z.B. REST, gRPC, MQTT)
- Definition eines einheitlichen Schemas und Metadatenmodells; Identifikatoren, Zeitstempel, Frequenz, Standort, Kalibrierung
- Ausrichtung von Streams über Zeit und Raum sowie Hinzufügen automatisierter Qualitätsprüfungen, die Ausfälle, Ausreißer und fehlerhafte Datensätze erfassen
Angewandtes ML
- Erstellen und Trainieren sowohl überwachter als auch unbeaufsichtigter Modelle zur Signalklassifizierung und Anomalieerkennung
- Optimierung der Inferenz für nahezu Echtzeitanforderungen. Dies umfasst Profilierung, Quantisierung, Pruning und ähnliche Techniken.
- Erstellung der Evaluierungsnachweise (Genauigkeit, Präzision/Rückruf, Falsch-Positiv-Raten), die zur Unterstützung der unabhängigen Drittanbieter-Modellüberprüfung erforderlich sind.
Visualisierung & Dashboard
- Erstellung eines Live-Dashboards, das GPU-beschleunigt ist und fusionierte Daten mit Überlagerungen und pro Ergebnis Vertrauensbewertung darstellt.
- Entwurf adaptiver visueller Schichten, die bei nahezu Echtzeitaktualisierungen unter voller Datenlast reaktionsfähig bleiben.
- Integration von Usability-Ergebnissen von einem externen Human-Factors-Reviewer.
Systemintegration
- Zusammenführung der Pipeline, Modelle und Dashboards zu einem modularen, containerisierten System, das über sichere APIs zugänglich ist.
- Unterstützung bei der Bereitstellung und szenariobasiertem Testen in den Testumgebungen des Kunden.
- Partnerschaft mit einem externen Sicherheitsprüfer, um Erkenntnisse vor der Bereitstellung abzuschließen.
Anforderungen
Was wir suchen
- Starker Full-Stack-Engineering-Hintergrund. Sie sind damit vertraut, ein System von Anfang bis Ende zu betreuen.
- Erfahrung in angewandtem ML: Aufbau, Training und Bereitstellung von Modellen in Produktions- oder nahezu Produktionsumgebungen, nicht nur Forschung oder Prototyping.
- Erfahrung mit Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenpipelines und Systemintegration.
- Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur (AWS bevorzugt, entsprechend dem aktuellen Stack) und containerisierter Bereitstellung.
- Komfortable Bedienung als alleiniger technischer Eigentümer, wobei Subunternehmerpartner die unabhängige Überprüfung und Validierung übernehmen, anstatt ein Peer-Engineering-Team.
- Bonus: Signalverarbeitung, RF/Sensordaten oder technische Umgebungen im Verteidigungs-/Regulierungsbereich.
- Großer Bonus: Doppelstaatsbürgerschaft (Kanada & USA).
Lead Engineer, Applied ML (Remote within Canada) Arbeitgeber: Calliere Group
Unser Unternehmen ist ein aufstrebendes, von Gründern geführtes Technologieunternehmen, das innovative KI-gesteuerte Analysen für multisensorische Daten entwickelt. Wir bieten eine dynamische Arbeitsumgebung mit flexiblen Remote-Arbeitsmöglichkeiten in Kanada und fördern eine Kultur der Eigenverantwortung und des Wachstums. Unsere Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Gehältern, Aktienoptionen und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Verteidigungs- und Sicherheitssektor zu arbeiten, während sie direkt mit dem Gründer zusammenarbeiten und ihre technischen Fähigkeiten von Grund auf entwickeln können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Engineer, Applied ML (Remote within Canada) erhalten könntest
✨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 Calliere Group 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 Lead Engineer, Applied ML (Remote within Canada) 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 Lead Engineer, Applied ML (Remote within Canada) bei Calliere Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Calliere Group 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 Calliere Group entscheidend sein!
