Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere MLOps-Pipelines für maschinelles Lernen in der Automobilindustrie.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der KI-Technologie steht.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Fahrens mit bahnbrechenden ML-Lösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in DevOps und Microservices.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 65000 € pro Jahr.
Ihre Mission: Als MLOps Engineer spielen Sie eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass unsere Machine Learning-Modelle nahtlos von der Forschung in die Produktion übergehen. Diese Modelle analysieren Fahrzeugdaten über einen bestimmten Zeitraum, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ein paar Beispiele aus dem COMPREDICT-Portfolio sind:
- Vorhersage des Reifendrucks ohne traditionelle Sensoren.
- Vorhersage des richtigen Winkels der Frontscheinwerfer des Fahrzeugs, um optimale Sicht für den Fahrer zu gewährleisten, ohne entgegenkommenden Verkehr zu blenden.
Ihre Hauptverantwortung besteht darin, eine robuste, effiziente und sichere Pipeline zu entwerfen, zu implementieren und zu warten, die den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen unterstützt, von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Überwachung. Mit der zunehmenden Anzahl an bereitgestellten Modellen wird Ihr Fachwissen entscheidend sein, um Modellvergleiche zu verwalten und Leistungsstandards aufrechtzuerhalten.
Ihre Rolle im Detail:
- MLOps-Pipeline-Entwicklung und -Optimierung: Entwerfen und Warten skalierbarer Pipelines für die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen, ob in der Cloud oder im Fahrzeug. Sicherstellen, dass Modelle sicher in Produktionsumgebungen mit minimaler Latenz integriert werden. Implementierung von Überwachungssystemen zur Verfolgung der Modellleistung und zur Kennzeichnung von Problemen.
- Modellvergleich und -validierung: Entwicklung von Methoden zur Bewertung und zum Vergleich der Leistung verschiedener Modelle. Automatisierung von Prozessen zur Validierung der Modellgenauigkeit und -konsistenz in der Produktion.
- Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Stakeholdern, um deren Bedürfnisse zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten. Effektive Kommunikation technischer Prozesse und Ergebnisse sowohl an technische als auch an nicht-technische Zielgruppen.
- Dokumentation und Wissensaustausch: Erstellung umfassender Dokumentationen für Prozesse, Pipelines und Workflows. Bereitstellung von Schulungen und Anleitungen für Teammitglieder zu MLOps-Best-Practices.
Ihr Profil:
- Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in modernen DevOps-Praktiken und Mikroservice-Architekturen.
- Fachkenntnisse in Kubernetes und Containerisierungstechnologien.
- Praktische Erfahrung mit Plattformen wie KubeFlow, Kserve oder gleichwertigen.
- Erfahrung in der ML-Experimentierung und Registrierungsplattformen wie W&B oder MLFLow.
- Verständnis von Zeitreihenmodellierung und deren Datenanforderungen.
- Vertraut mit ML/NN-Frameworks.
- Vertraut mit AWS oder anderen Cloud-Service-Anbietern ist von Vorteil.
- Starke Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Kunden.
- Klare und präzise mündliche und schriftliche Kommunikation mit hervorragenden Dokumentationsfähigkeiten.
- Fließend in Wort und Schrift in Englisch. Deutsch ist von Vorteil.
MLOps Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Compredict
Als Arbeitgeber bietet COMPREDICT eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der MLOps Engineers die Möglichkeit haben, an bahnbrechenden Projekten im Bereich maschinelles Lernen zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und kontinuierlicher Weiterbildung fördert das Unternehmen eine Kultur des Wissensaustauschs und der persönlichen Entwicklung. Zudem profitieren Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsmodellen und einer modernen Infrastruktur, die es ihnen ermöglicht, ihre Fähigkeiten optimal einzusetzen und weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so MLOps Engineer (m/f/d) erhalten könnten
✨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 Compredict 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 MLOps Engineer (m/f/d) 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 MLOps Engineer (m/f/d) bei Compredict gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Compredict 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 Compredict entscheidend sein!
