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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle für unsere Produkte.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Tech-Unternehmen, das KI-Lösungen anbietet.
- 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 ML, Python und Cloud-Technologien.
- Andere Informationen: Wir fördern kontinuierliches Lernen und bieten Schulungen an.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
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Mlops Engineer II Arbeitgeber: Cognigy GmbH
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 Fachzeitschriften. Dieses Wissen kann dir helfen, in Vorstellungsgesprächen zu glänzen und zu zeigen, dass du ein echter Experte bist.
✨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 deine Fähigkeiten, sondern gibt dir auch konkrete Beispiele, die du in Gesprächen anführen kannst.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf technische Interviews vor. Übe häufige Fragen und Szenarien, die in MLOps-Interviews gestellt werden. Je besser du vorbereitet bist, desto selbstbewusster wirst du auftreten und desto höher sind deine Chancen, bei uns zu landen.
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.
Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die Anforderungen der Stelle an. Betone deine Erfahrungen mit MLOps, Cloud-Technologien und Automatisierungstools. Verwende relevante Schlüsselwörter aus der Stellenbeschreibung, um sicherzustellen, dass dein Lebenslauf auffällt.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für MLOps und deine technischen Fähigkeiten unterstreicht. Erkläre, warum du bei diesem Unternehmen arbeiten möchtest und wie du zur Weiterentwicklung ihrer Projekte beitragen kannst.
Überprüfung und Einreichung: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreibfehler und Vollständigkeit. Stelle sicher, dass alle erforderlichen Unterlagen hochgeladen sind und dass deine Kontaktdaten korrekt sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cognigy GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von MLOps
Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte von MLOps gut verstehst. Sei bereit, über verschiedene Tools und Frameworks zu sprechen, die in der Branche verwendet werden, und wie sie zur Automatisierung des Machine Learning Lebenszyklus beitragen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast, insbesondere in Bezug auf Deployment und Monitoring von ML-Modellen.
✨Kenntnisse in Cloud-Technologien
Da viele Unternehmen Cloud-Dienste für ihre MLOps-Pipelines nutzen, solltest du dich mit gängigen Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud auskennen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du diese Technologien in deinen Projekten eingesetzt hast.
✨Teamarbeit und Kommunikation
MLOps erfordert oft enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern. Sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen und wie du effektiv kommunizierst, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
