Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und validiere end-to-end Machine Learning Prototypen für reale Anwendungen.
- Unternehmen: Technisch anspruchsvolles Unternehmen mit Fokus auf KI-gestützte Systeme.
- Vorteile: Hohe Autonomie, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für kontinuierliches Lernen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative ML-Lösungen, die über Prototypen hinaus Bestand haben.
- Qualifikationen: Berufserfahrung in Machine Learning Engineering und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der einem kleinen, hochqualifizierten Team beitritt, das an fortschrittlichen daten- und KI-gesteuerten Systemen arbeitet. Die Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Experimentierung und Lieferung und konzentriert sich darauf, Ideen im Bereich maschinelles Lernen in betriebsrealistische Lösungen umzuwandeln, die später von Produktteams skaliert und gewartet werden können.
Ihre Mission
- Sie entwerfen, bauen und validieren End-to-End-Prototypen für maschinelles Lernen. Diese Prototypen müssen technisch robust, messbar und leicht zu übernehmen sein.
- Ihre Arbeit schafft die Grundlage für die langfristige Produktentwicklung und nicht für kurzlebige Demos.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Implementierung von End-to-End-ML-Prototypen, die Datenaufnahme, Merkmalsverarbeitung, Modellinferenz und benutzer- oder systemsichtbare Ausgaben umfassen.
- Definition von Evaluierungs-Setups mit klaren Baselines und Metriken, die die Modellqualität, Leistung und Ressourcennutzung abdecken.
- Vorbereitung der Prototypen für die Übergabe durch Verpackung von Diensten, Dokumentation von Annahmen und Definition wiederholbarer Bereitstellungsschritte.
- Zusammenarbeit mit Kollegen aus den Bereichen Daten, Forschung und Ingenieurwesen, um Ideen sicher und effizient zu iterieren.
- Sicherstellung, dass Lösungen betrieblich glaubwürdig sind, indem Beobachtbarkeit, grundlegende Sicherheitsüberlegungen und verantwortungsbewusster Umgang mit Daten angesprochen werden.
Ihr Profil
- Berufserfahrung im Bereich maschinelles Lernen, angewandtes ML oder MLOps, mit Nachweisen über bereitgestellte oder betriebene Systeme.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit modernen ML-Frameworks.
- Praktische Erfahrung mit containerisierten Workloads und verteilten oder cloud-nativen Ausführungsumgebungen.
- Ein strukturiertes, evaluierungsorientiertes Denken und die Fähigkeit, technische Abwägungen klar zu erklären.
- Berechtigung zur Arbeit in Deutschland; zusätzliche Hintergrundprüfungen können je nach Projektkontext erforderlich sein.
Nice to Have
- Erfahrung mit Modellbereitstellung, GPU-Beschleunigung oder Techniken zur Modelloptimierung.
- Einblick in Streaming- oder großangelegte Datenverarbeitungssysteme.
- Erfahrung in regulierten, hochzuverlässigen oder stark eingeschränkten Umgebungen.
Was wir bieten
- Eine technisch anspruchsvolle Rolle mit starkem Fokus auf praktische Anwendbarkeit.
- Hohe Autonomie und Einfluss, mit klarer Verantwortung für Ihre Arbeit.
- Flexible Arbeitsbedingungen und Unterstützung für kontinuierliches Lernen und Entwicklung von Fähigkeiten.
Wenn Sie gerne Systeme für maschinelles Lernen entwickeln, die über die Prototypenphase hinaus bestehen sollen, freuen wir uns auf Ihre Rückmeldung. Alle Bewerbungen werden vertraulich behandelt. Um sich zu bewerben, senden Sie Ihre Bewerbung an Chiara Herden.
Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Computer Futures
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem kleinen, hochqualifizierten Team an fortschrittlichen, daten- und KI-gesteuerten Systemen zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert hohe Autonomie und Einflussnahme, während wir gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen und kontinuierliche Lernmöglichkeiten unterstützen. Bei uns haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem technisch anspruchsvollen Umfeld weiterzuentwickeln und an Lösungen zu arbeiten, die über den Prototypenstatus hinaus Bestand haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Machine Learning Engineers in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning! Sprich über deine bisherigen Projekte und was du daraus gelernt hast. Arbeitgeber suchen nach Kandidaten, die nicht nur die technischen Fähigkeiten haben, sondern auch eine echte Begeisterung für das Feld mitbringen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Vergiss nicht, deine Bewerbung individuell anzupassen und deine relevanten Erfahrungen hervorzuheben.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und warum du genau zu uns passt.
Betone deine technischen Fähigkeiten:Da wir nach einem Machine Learning Engineer suchen, solltest du deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrungen mit ML-Frameworks klar hervorheben. Zeig uns, was du drauf hast!
Sei strukturiert und präzise:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Bullet Points, um deine wichtigsten Punkte hervorzuheben. So wird es uns leichter fallen, deine Qualifikationen zu erkennen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Computer Futures vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen des Machine Learning
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des Machine Learning vertraut. Sei bereit, über verschiedene Algorithmen, deren Vor- und Nachteile sowie Anwendungsfälle zu sprechen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen in der Umsetzung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Prototypen, an denen du gearbeitet hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere wie du Herausforderungen gemeistert und Lösungen implementiert hast. Das gibt dem Interviewer einen Einblick in deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Kenntnis der Tools und Technologien
Stelle sicher, dass du mit den gängigen ML-Frameworks und Programmiersprachen, insbesondere Python, vertraut bist. Wenn du Erfahrung mit containerisierten Workloads oder Cloud-Umgebungen hast, bringe das zur Sprache. Das zeigt, dass du die technischen Anforderungen der Rolle verstehst.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zur Teamdynamik, den aktuellen Projekten oder den Erwartungen an die Rolle sein. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position und hilft dir, herauszufinden, ob das Unternehmen zu dir passt.
