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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere MLOps-Lösungen für unsere KI-Modelle.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Tech-Unternehmen, das sich auf KI und maschinelles Lernen spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und tolle Team-Events.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in MLOps, Python und Cloud-Technologien.
- Andere Informationen: Wir fördern eine inklusive Unternehmenskultur und bieten Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
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Kontaktperson:
Cognigy GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Mlops Engineer II
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups, die sich auf MLOps konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem Laufenden über die neuesten Trends in der MLOps-Branche. Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Fachartikel. Dieses Wissen kann dir helfen, in Gesprächen mit uns zu glänzen und deine Leidenschaft für das Thema zu zeigen.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten im Bereich MLOps. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch konkrete Beispiele, die du in einem Gespräch mit uns anführen kannst.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen und Herausforderungen im MLOps-Bereich übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Fähigkeiten zu schärfen und sicherzustellen, dass du bereit bist, wenn wir dich einladen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Mlops Engineer II
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung für den MLOps Engineer II sorgfältig durch. Achte auf spezifische Anforderungen und Verantwortlichkeiten, um sicherzustellen, dass du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Betone technische Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten im Bereich MLOps klar darstellst. Erwähne relevante Tools, Programmiersprachen und Frameworks, die du beherrschst, und gib konkrete Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Erfahrungen und Ziele mit der Unternehmenskultur von StudySmarter übereinstimmen.
Korrekturlesen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, lies sie gründlich durch oder lasse sie von jemand anderem Korrektur lesen. Achte auf Rechtschreibfehler, Grammatik und die Klarheit deiner Argumente, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cognigy GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von MLOps
Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte von MLOps verstehst, einschließlich der Integration von Machine Learning in den Produktionsprozess. Bereite dich darauf vor, Fragen zu den Tools und Technologien zu beantworten, die in diesem Bereich verwendet werden.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation über deine bisherigen Projekte im Bereich MLOps vor. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Dies zeigt dein praktisches Wissen und deine Erfahrung.
✨Kenntnisse in Cloud-Technologien
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud zu sprechen. Viele Unternehmen setzen auf diese Technologien, um ihre ML-Modelle zu hosten und zu skalieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
