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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und baue LLM-Anwendungssysteme für komplexe Interaktionen.
- Arbeitgeber: Innovatives Start-up mit einer mission-driven Kultur im Gesundheitsbereich.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, frühe Eigenkapitalbeteiligung und hohe Autonomie.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der klinischen KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke Kenntnisse in Deep Learning und Erfahrung in der Produktion.
- Andere Informationen: Kleine, erfahrene Teams mit enger Zusammenarbeit und Wachstumsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 100000 € pro Jahr.
Wir arbeiten mit einem frühen, mission-driven Start-up, das ein sprachbasiertes klinisches KI-Produkt in einem sicherheitskritischen Bereich entwickelt. Sie stellen nun ihren ersten dedizierten AI/ML-Mitarbeiter ein, mit der Möglichkeit, sowohl das Produkt als auch die KI-Grundlagen von Grund auf zu gestalten.
Die Rolle
Als Senior Applied AI / ML Systems Engineer sind Sie für die LLM-Anwendungsschicht und die Produktionsinfrastruktur verantwortlich. Dies ist eine praktische, wirkungsvolle Position, die direkt an den CTO berichtet.
Sie sind verantwortlich für:
- Entwurf und Aufbau von LLM-Anwendungs- und Orchestrierungssystemen für komplexe, mehrstufige Interaktionen
- Entwicklung robuster Modellbereitstellungs- und Inferenzinfrastrukturen mit strengen Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen
- Vorantreiben des KI-Stacks in Richtung klinische Studienbereitschaft
- Verantwortung für Bewertung, Qualitätsmessung und reale Leistung (nicht nur Prototyping)
- Bereitstellung von Produktions-ML-Systemen in einer sicherheitskritischen Umgebung
Must-Have Erfahrung
- Starke Grundlagen im Deep Learning mit praktischer Trainings- und Bewertungserfahrung
- Erfahrung in der Ausführung von Modellen in der Produktion unter realen Einschränkungen (Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit, Überwachung)
- Nachgewiesene Fähigkeit, ML/LLM-Funktionen von Ende zu Ende bereitzustellen
- Starke Python- und moderne ML-Tools
- Hohe Autonomie mit Start-up-niveau Verantwortung und Ausführungsgeschwindigkeit
Stark Plus
- Neurosymbolische oder hybride KI-Ansätze
- Hintergrund im Gesundheitswesen, klinischen oder anderen sicherheitskritischen Bereichen
Was sie suchen
- Ingenieure, die die Kompromisse in realen Systemen verstehen, einschließlich falsch positiver vs. falsch negativer Ergebnisse
- Menschen, die die Qualität von Modellen in der Produktion messen, bewerten und verbessern können
- Bauer, die sich wohlfühlen, mit Unklarheiten umzugehen und Verantwortung von Null auf Eins zu übernehmen
Details
- Berichtet direkt an den CTO
- Kleines, erfahrenes Team mit enger Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und klinischen Stakeholdern
- Wettbewerbsfähiges Start-up-Gehalt + bedeutendes Eigenkapital in der Frühphase
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: DeepRec.ai
Kontaktperson:
DeepRec.ai HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen, um dein Wissen zu zeigen. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle ins Auge gefasst hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Frag nach dem Bewerbungsprozess oder teile deine Ideen zur Rolle – das zeigt Engagement!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, direkt im Auswahlprozess wahrgenommen zu werden. Lass uns gemeinsam dafür sorgen, dass deine Bewerbung heraussticht!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Machine Learning sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du für diese Rolle brennst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfolgen im Bereich Machine Learning. Konkrete Beispiele, wie du Modelle in der Produktion eingesetzt hast, sind Gold wert. Zeig uns, dass du die Herausforderungen in einem sicherheitskritischen Umfeld meistern kannst!
Mach es übersichtlich: Halte deine Bewerbung klar und strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. Wir lieben es, wenn wir schnell die relevanten Punkte finden können – das zeigt auch, dass du gut organisiert bist!
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 du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DeepRec.ai vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und LLMs vertraut. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Implementierung von Modellen in Produktionsumgebungen zu sprechen und wie du Herausforderungen wie Latenz und Zuverlässigkeit gemeistert hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, bei denen du ML-Systeme entwickelt oder verbessert hast. Sei bereit, über die Trade-offs zu diskutieren, die du getroffen hast, und wie du die Qualität der Modelle in einer realen Umgebung gemessen und optimiert hast.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei darauf vorbereitet, Fragen zu beantworten, die deine Fähigkeit zur Problemlösung in komplexen, mehrstufigen Interaktionen testen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit mit Unsicherheiten umgegangen bist und welche Strategien du angewendet hast, um von der Idee zur Umsetzung zu gelangen.
✨Kenne das Unternehmen und seine Mission
Informiere dich über das Start-up und dessen Ziel, ein sprachbasiertes klinisches KI-Produkt zu entwickeln. Zeige dein Interesse an der Mission und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen dazu beitragen können, die AI- und ML-Grundlagen des Produkts zu gestalten.