Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und setze KI-gestützte Lösungen in einem internationalen Team um.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf AI/ML spezialisiert hat.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in AI/ML und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Anforderungen
- Mehr als 5 Jahre Erfahrung in AI / Machine Learning / Informatik
- Kann ein „End-to-End-Softwareprodukt“ erstellen, das AI- oder Machine-Learning-Komponenten enthält
- Erfahrung mit Azure oder anderen cloudbasierten Lösungen
- Starke Fähigkeiten in Python und angemessenes SQL-Verständnis
- Starker Hintergrund in NLP und Computer Vision
- Erfahrung im Aufbau von ML-/Deep-Learning-Pipelines und -Modellen
- Praktische Erfahrung mit ML-Frameworks (TensorFlow, Pytorch) und MLOps-Tools (MLOps-Erfahrung ist für das Team sehr wertvoll)
- Erfahrung in der Implementierung produktionsbereiter ML-Modelle mit aktuellen ML-/Deep-Learning-Techniken
- Ständige Lernbereitschaft und die Fähigkeit, schnell zu lernen
- Starker Teamplayer-Mindset
- Fließendes Englisch (wünschenswert)
- Erfahrung mit Big Data-Tools und Cloud-Plattformen (insbesondere Azure)
- RESTful API-Entwicklung und DevOps-Praktiken (Docker, CI/CD) (wünschenswert)
- Vertrautheit mit Empfehlungssystemen, unüberwachtem Lernen und Ranking-Modellen (wünschenswert)
- Kognitive Dienste, Agentic AI (wünschenswert)
- Kenntnisse in TensorFlow Lite, TensorFlow Serving, gRPC und Unit-Tests (wünschenswert)
- Starke objektorientierte Programmierkenntnisse
Was die Stelle beinhaltet
- Teilnahme an der Gestaltung und Entwicklung von AI-Lösungen für herausfordernde Projekte
- Aufbau von produktionsfähigen ML-/AI-Lösungen unter Berücksichtigung solider Softwareengineering- und ML-/AI-Prinzipien
- MLOps
- Automatisierte Bereitstellung und Überwachung (Modelle und Infrastruktur)
- Datenanalyse (Datenbereinigung, Variablenumwandlung usw.)
- Entwicklung und Schulung von ML-Modellen
- Inbetriebnahme von AI-Modellen, was Parallelisierung, Optimierung, Feinabstimmung und Testen der Modelle zur Bereitstellung in einer Produktionsumgebung bedeutet
Senior AI/ML Engineer (MLOps) Arbeitgeber: Deepstreamtech
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung von KI- und ML-Lösungen spezialisiert hat. Unsere offene und kollaborative Unternehmenskultur fördert kreatives Denken und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bieten. Ob im Büro oder remote, bei uns haben Sie die Flexibilität, Ihre Arbeitsweise zu gestalten und an spannenden Projekten mit modernster Technologie zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI/ML Engineer (MLOps) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in der AI/ML-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Praktische Erfahrungen zeigen
Stell sicher, dass du während des Interviews konkrete Beispiele für deine Erfahrungen mit MLOps und ML-Frameworks parat hast. Zeige, wie du Probleme gelöst und innovative Lösungen entwickelt hast.
✨Sei bereit für technische Herausforderungen
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du Coding-Challenges und Systemdesign-Probleme übst. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Abteilung erreicht und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI/ML Engineer (MLOps) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach leidenschaftlichen Menschen, die ihre Persönlichkeit in die Bewerbung einbringen.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich AI/ML klar hervorhebst. Zeig uns, wie du bereits end-to-end Softwareprodukte entwickelt hast und welche Tools du dabei verwendet hast.
Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein gut lesbares Dokument macht einen besseren Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deepstreamtech vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein klares Bild von den Anforderungen der Stelle. Du solltest genau wissen, was ein Senior AI/ML Engineer bei dem Unternehmen macht und welche Technologien gefragt sind. Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung vor, die zeigen, wie du diese Anforderungen erfüllst.
✨Technische Vorbereitung
Da du mit Technologien wie Python, TensorFlow und Azure arbeiten wirst, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Kenntnisse in MLOps und ML-Frameworks zu demonstrieren. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen.
✨Teamplayer-Mindset
Betone deine Fähigkeit, im Team zu arbeiten. In der Rolle wird Zusammenarbeit großgeschrieben, also bringe Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast. Zeige, dass du offen für Feedback bist und gerne von anderen lernst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten des Teams oder wie sie MLOps in ihren Prozessen implementieren. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.
