Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle und baue robuste Datenpipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Machine Learning mit dynamischer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und hybrides Arbeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit spannenden Karrierechancen in Berlin.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Produkte mit datengetriebenen Entscheidungen und modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Entwicklung und starke Programmierkenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Senior Full-Stack Machine Learning Engineer, der an der Schnittstelle von Softwareengineering und Datenwissenschaft gedeiht. In dieser Rolle sind Sie die Brücke zwischen Rohdaten und Produktimpact. Sie werden nicht nur Modelle im Vakuum trainieren; Sie werden die Datenpipelines entwerfen, die sie speisen, und die Produktionssysteme, die sie bereitstellen. Dies ist eine hybride Rolle für einen Macher, der wie ein Wissenschaftler denkt. Sie werden nicht nur die Motoren (ML Engineering) bauen, sondern auch als Navigator (Data Science) fungieren, indem Sie Daten verwenden, um uns zu sagen, wohin das Produkt als Nächstes gehen sollte.
Was Sie tun werden:
- End-to-End ML Lifecycle: Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie produktionsreife ML-Modelle mit Python und Spark. Übernehmen Sie den gesamten Zyklus von der Merkmalsentwicklung bis zur Modellüberwachung.
- Datenarchitektur & Pipelines: Erstellen und pflegen Sie robuste Datenpipelines in unserer Databricks-Umgebung.
- Explorative Datenanalyse (EDA) & Entdeckung: Tauchen Sie tief in große Datensätze ein, um verborgene Muster, Anomalien und Chancen aufzudecken.
- Statistische Strenge & Hypothesentests: Entwerfen und führen Sie rigorose A/B-Tests und multivariate Experimente durch. Berechnen Sie Stichprobengrößen, p-Werte und Konfidenzintervalle, um sicherzustellen, dass Produktänderungen statistisch signifikant sind.
- Metrikdefinition: Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um zu definieren, wie „Erfolg“ aussieht. Übersetzen Sie vage Geschäftsfragen (z.B. „Warum steigt die Abwanderung?“) in messbare datenwissenschaftliche Probleme.
- Prädiktive Modellierung & Einblicke: Erstellen Sie Ad-hoc-Modelle zur Vorhersage von Geschäftstrends und bieten Sie umsetzbare Einblicke, die den Produktfahrplan beeinflussen.
- Datenstorytelling: Kommunizieren Sie komplexe Erkenntnisse durch hochwertige Visualisierungen und Dashboards (mit Tools wie Tableau, PowerBI oder Databricks SQL).
- Produktimpact: Arbeiten Sie mit Produktmanagern zusammen, um Geschäftsziele in technische ML-Ziele zu übersetzen und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) durch algorithmische Verbesserungen voranzutreiben.
- Kollaboratives Engineering: Arbeiten Sie als Kollege im Engineering-Team und wenden Sie bewährte Softwarepraktiken (Unit-Tests, Code-Reviews, Entwurfsdokumente) auf den ML-Stack an.
Qualifikationen:
- Bildung: Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich. Eine starke Grundlage in Algorithmen und Datenstrukturen ist unverzichtbar.
- ML-Expertise: Nachgewiesene Erfahrung (3+ Jahre) im Aufbau und in der Bereitstellung von ML-Modellen in einer Produktionsumgebung. Vertrautheit mit Bibliotheken wie PyTorch, Scikit-learn oder XGBoost.
- Datenstack-Meisterschaft: Praktische Erfahrung mit Databricks und Data Lake-Architekturen. Beherrschung von PySpark und SQL für die Verarbeitung großer Datenmengen.
- Software Engineering-Mindset: Schreiben Sie produktionsbereiten Code. Vertraut mit Docker, Kubernetes und moderner Cloud-Infrastruktur (AWS/Azure/GCP).
- Standort: Ansässig in oder bereit, nach Berlin umzuziehen.
- Kommunikation: Fließend in Englisch, in der Lage, komplexe technische Abwägungen gegenüber nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
Senior Full-Stack ML Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Cint AB
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Berlin, die es Ihnen ermöglicht, an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Datenwissenschaft zu arbeiten. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, in der Sie nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten weiterentwickeln, sondern auch aktiv zur Produktentwicklung beitragen können. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung sind wir bestrebt, ein Umfeld zu schaffen, in dem Sie Ihre Karriere vorantreiben und bedeutende Beiträge leisten können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Full-Stack ML Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Meetups – oft erfährst du so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Zeig deine Projekte!
Hast du an spannenden ML-Projekten gearbeitet? Teile sie auf GitHub oder deiner persönlichen Website! Das zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern gibt potenziellen Arbeitgebern auch einen Einblick in deinen Arbeitsstil.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen zu ML-Algorithmen und Datenpipelines vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir wissen, dass das einschüchternd sein kann, aber Übung macht den Meister!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du die perfekte Stelle gefunden hast, zögere nicht! Bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und erhöhst deine Chancen, schnell in den Auswahlprozess zu kommen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Full-Stack ML Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du ML-Modelle entwickelt und implementiert hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du in unser Team passen könntest.
Sprich unsere Sprache!:Nutze die Begriffe und den Jargon aus der Stellenbeschreibung. Wenn du zeigst, dass du die Anforderungen verstehst und mit den Technologien vertraut bist, wird das deine Chancen erhöhen.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir dich im Bewerbungsprozess nicht übersehen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cint AB vorbereitet
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Senior Full-Stack ML Engineer vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in den Bereichen ML Engineering und Data Science direkt auf die Aufgaben in dieser Rolle zutreffen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere wie du ML-Modelle entwickelt, Datenpipelines aufgebaut und statistische Tests durchgeführt hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da du komplexe technische Konzepte auch für nicht-technische Stakeholder verständlich machen musst, übe, wie du deine Ergebnisse und Analysen klar und prägnant präsentieren kannst. Nutze Visualisierungen oder Dashboards als Beispiele, um deine Datenstorytelling-Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Frage nach dem Team und der Unternehmenskultur
Bereite Fragen vor, die dir helfen, das Team und die Arbeitsweise des Unternehmens besser zu verstehen. Zeige Interesse an der Zusammenarbeit mit Produktmanagern und anderen Ingenieuren, um sicherzustellen, dass du gut ins Team passt und die Unternehmensziele unterstützen kannst.
