Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von KI-Lösungen und automatisiere Sicherheitsfunktionen.
- Arbeitgeber: Ein technologiegetriebenes Unternehmen, das Online-Sicherheit global neu definiert.
- Mitarbeitervorteile: Vollständig remote, wettbewerbsfähiges Gehalt und großartige Zusatzleistungen.
- Warum dieser Job: Arbeite an einer bedeutungsvollen Mission mit einem globalen Team und gestalte die digitale Sicherheit.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit ML-Systemen, LLMs und Automatisierungstools erforderlich.
- Andere Informationen: Sei Teil einer Kultur, die Pragmatismus und Eigenverantwortung schätzt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Ich arbeite derzeit mit einem mission-driven Tech-Unternehmen, das die Online-Sicherheit und Privatsphäre in globalem Maßstab neu definiert. Sie schützen bereits Hunderte von Millionen von Nutzern und unter neuer Führung skalieren sie, um das gesamte digitale Erlebnis über Plattformen und persönliche Sicherheitsbereiche abzusichern.
Im Rahmen dieser Transformation helfe ich ihnen, einen Lead AI / Machine Learning Engineer für ihr vollständig remote arbeitendes Engineering-Team einzustellen. Dies ist eine hochwirksame Rolle für jemanden, der an der Schnittstelle von angewandter KI und Design realer Systeme gedeiht.
In dieser Rolle werden Sie:
- Das Design und die Bereitstellung von LLM-basierten Lösungen (derzeit mit VertexAI) leiten, um intelligente, skalierbare Sicherheitsfunktionen zu ermöglichen.
- Automatisierungspipelines aufbauen und skalieren (unter Verwendung von Tools wie n8n), die den Schutz der Nutzer verbessern und gleichzeitig Leistung und Privatsphäre wahren.
- Den gesamten ML-Lebenszyklus besitzen, von der Modellentwicklung und -optimierung bis hin zur robusten Produktionsbereitstellung.
- Mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Engineering, Daten und Produkt, zusammenarbeiten.
- Zur technischen Strategie beitragen und Ingenieure um sich herum betreuen.
Was wir suchen:
- Tiefgehende praktische Erfahrung mit maschinellen Lernsystemen in Produktionsumgebungen.
- Starkes Verständnis von großen Sprachmodellen (LLMs) und Erfahrung in deren Bereitstellung in großem Maßstab (Erfahrung mit VertexAI ist ein Plus!).
- Erfahrung im Aufbau von Automatisierungs-/Daten-Workflows, idealerweise mit Tools wie n8n oder ähnlichem.
- Solide Backend-/Cloud-Expertise (GCP bevorzugt), starke API-Designfähigkeiten.
- Klare, strukturierte Kommunikation, die technische Diskussionen leiten und die Richtung des Teams lenken kann.
Warum beitreten?
- Arbeiten Sie mit einem ehrgeizigen, global verteilten Team an einer wirklich bedeutungsvollen Mission.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt + hervorragende Leistungen.
- Vollständig remote über die Zeitzonen EST–CET.
- Eine builder-freundliche Kultur, die Pragmatismus, Klarheit und Eigenverantwortung schätzt.
- Die Chance, einem Unternehmen mit großer Reichweite und realer Wirkung zu helfen, „neu zu gründen“.
Wenn sich das gut anhört oder Sie einfach neugierig sind, mehr zu erfahren, senden Sie mir eine Nachricht! Ich würde mich freuen, Ihnen mehr über das Team, die Produktvision und das, was sie als Nächstes aufbauen, zu erzählen.
Kontaktperson:
Cavendish Professionals HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead AI / Machine Learning Engineer
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Online-Communities, die sich auf KI und maschinelles Lernen konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen erhalten.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Expertise! Teile deine Projekte oder Beiträge zu LLMs und Automatisierung auf Plattformen wie LinkedIn oder GitHub. Dies kann dir helfen, von Recruitern wahrgenommen zu werden und deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Übe, wie du komplexe Konzepte im Bereich maschinelles Lernen und API-Design klar und strukturiert erklären kannst. Dies wird dir helfen, in Interviews zu glänzen und deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der KI-Branche! Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Fachartikel, um auf dem Laufenden zu bleiben. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Feld während des Bewerbungsprozesses.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead AI / Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du die Schlüsselqualifikationen wie Erfahrung mit LLMs und Automatisierungspipelines verstehst.
Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die Anforderungen der Stelle an. Hebe relevante Erfahrungen hervor, insbesondere im Bereich maschinelles Lernen, Cloud-Technologien und API-Design. Verwende spezifische Beispiele, um deine Erfolge zu belegen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für diese Rolle geeignet bist. Betone deine Leidenschaft für KI und maschinelles Lernen sowie deine Fähigkeit, in einem remote Team zu arbeiten.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten klar darstellst. Erwähne spezifische Tools und Technologien, die du verwendet hast, wie VertexAI oder n8n, und beschreibe, wie du diese in früheren Projekten eingesetzt hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cavendish Professionals vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission des Unternehmens und wie sie Online-Sicherheit und Privatsphäre neu definieren. Zeige in deinem Interview, dass du ihre Ziele teilst und bereit bist, zur Erreichung dieser Mission beizutragen.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung mit maschinellem Lernen und der Implementierung von LLMs zu teilen. Diskutiere spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle auch das Führen technischer Diskussionen umfasst, ist es wichtig, klar und strukturiert zu kommunizieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, um deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams zu demonstrieren.
✨Frage nach der Teamkultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Teamdynamik und die Unternehmenskultur zu erfahren. Stelle Fragen, die zeigen, dass du an einer positiven und produktiven Arbeitsumgebung interessiert bist, und wie du dich in diese einbringen kannst.
