Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe verantwortungsbewusste Machine Learning Modelle für Gesundheitsdaten.
- Unternehmen: Clue, ein innovatives Unternehmen im Gesundheitsbereich mit einem kollaborativen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf wissenschaftliche Exzellenz und Benutzervertrauen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Machine Learning in einem sinnstiftenden Umfeld.
- Qualifikationen: Fortgeschrittene Kenntnisse in Machine Learning und Erfahrung mit Gesundheitsdaten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Anforderungen:
- Fortgeschrittene Ausbildung (bevorzugt PhD) in Maschinenlernen, Datenwissenschaft, Informatik oder einem Lebenswissenschaftsbereich (z.B. Biologie, biomedizinische Wissenschaften), mit Fokus auf Gesundheits-, biologischen oder physiologischen Daten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, wissenschaftliches Denken auf das Design, die Validierung und die Interpretation von Maschinenlernmodellen anzuwenden, einschließlich unabhängiger Bewertung wissenschaftlicher Annahmen und Einschränkungen.
- Akademische oder angewandte Forschungserfahrung mit spärlichen, longitudinalen oder gesundheitsbezogenen Daten (zum Beispiel: durch eine Dissertation oder Veröffentlichungen).
- Mehrjährige Erfahrung in der Anwendung von Maschinenlernen in Produktions- oder produktionsnahen Umgebungen.
- Starke Grundlagen in statistischen Methoden und angewandtem Maschinenlernen.
- Praktische Erfahrung mit ML Ops-Praktiken, einschließlich Bereitstellung, Überwachung, Reproduzierbarkeit und Management des Modelllebenszyklus.
- Erfahrung mit cloudbasierter Infrastruktur, vorzugsweise AWS.
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar an funktionsübergreifende Stakeholder zu kommunizieren.
- Erfahrung in regulierten Umgebungen ist ein großer Vorteil.
- Wir erkennen an, dass starke Kandidaten möglicherweise nicht alle Anforderungen erfüllen und ermutigen Bewerbungen von Personen mit tiefgehender wissenschaftlicher und angewandter ML-Erfahrung.
Was die Stelle beinhaltet:
- Als (Senior) Machine Learning Engineer spielen Sie eine Schlüsselrolle dabei, wie angewandtes Maschinenlernen verantwortungsbewusst aufgebaut und betrieben wird.
- Die Rolle ist im Datenteam angesiedelt und arbeitet funktionsübergreifend mit Wissenschafts-, Produkt- und Plattformteams.
- Sie arbeiten an wissenschaftlich fundierten ML-Anwendungsfällen, die auf longitudinalen und spärlichen Gesundheitsdaten basieren, und tragen zu benutzerorientierten Funktionen bei, die hohe Anforderungen an Korrektheit, Sicherheit und regulatorische Konformität stellen.
- Sie treten in eine zielgerichtete, kollaborative Umgebung ein, in der Ihr technisches Engagement direkt Clues Mission, Benutzervertrauen und langfristige Produktstrategie unterstützt.
- Entwerfen, entwickeln und pflegen Sie wissenschaftlich fundierte Maschinenlernmodelle für Anwendungsfälle mit longitudinalen und spärlichen Daten.
- Wenden Sie wissenschaftliches Denken auf das Modell-Design und die Validierung an, um sicherzustellen, dass Modellannahmen, Einschränkungen und Ergebnisse mit dem aktuellen wissenschaftlichen Verständnis übereinstimmen.
- Arbeiten Sie mit Zyklusverfolgungsdaten, biometrischen Signalen und anderen gesundheitsbezogenen Datenquellen, um robuste Modelle zu erstellen und zu bewerten.
- Übersetzen Sie wissenschaftliche und Forschungsinsights in produktionsbereite ML-Systeme in enger Zusammenarbeit mit dem Wissenschaftsteam.
- Übernehmen Sie den gesamten ML-Lebenszyklus, einschließlich Training, Bewertung, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Iteration in der Produktion.
- Definieren und entwickeln Sie ML-Betriebspraktiken weiter, um sicherzustellen, dass Modelle zuverlässig, beobachtbar, reproduzierbar und über die Zeit wartbar sind.
- Sichern Sie die Verfügbarkeit und Qualität der Dateninputs, Testdatensätze und Evaluierungspipelines in Zusammenarbeit mit Daten- und Engineering-Teams.
- Integrieren Sie gesundheitspezifische ML-Modelle mit anderen KI-Komponenten.
- Stellen Sie sicher, dass ML-Systeme in Übereinstimmung mit Datenschutz-, Sicherheits- und regulatorischen Erwartungen (z.B. DSGVO, EU AI Act) entwickelt und betrieben werden.
Berichterstattung an: Direktor für Daten
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Deepstreamtech
Clue ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine sinnstiftende und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Ihre technischen Fähigkeiten direkt zur Mission des Unternehmens beitragen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Offenheit fördern wir Innovation und Kreativität, während wir an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technologie arbeiten. Unsere Büros in einem inspirierenden Standort bieten nicht nur moderne Arbeitsplätze, sondern auch Zugang zu einem Netzwerk von Fachleuten, die sich leidenschaftlich für Gesundheitstechnologie einsetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um dich mit den richtigen Leuten zu vernetzen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Fähigkeiten in Machine Learning und sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle ins Auge gefasst hast, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Recruiter in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam eine überzeugende Nachricht formulieren, die dein Interesse unterstreicht.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website für Bewerbungen! Wir haben viele spannende Stellenangebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Bewerbung so stark wie möglich zu machen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer 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. Erkläre, warum du dich für die Position als Senior Machine Learning Engineer interessierst und was dich an unserer Mission bei StudySmarter begeistert.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Datenwissenschaft klar hervorhebst. Zeige uns, wie du wissenschaftliches Denken angewendet hast und welche konkreten Projekte du umgesetzt hast, besonders wenn sie mit Gesundheitsdaten zu tun hatten.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Qualifikationen und Erfahrungen darzustellen. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für die Stelle bist!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Informationen erhalten und du die besten Chancen hast, in den Auswahlprozess aufgenommen zu werden. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deepstreamtech vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen. Bereite Beispiele vor, die deine Kenntnisse in Machine Learning und Datenwissenschaft verdeutlichen.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Machine Learning Modellen, statistischen Methoden und ML Ops Praktiken. Übe, komplexe Konzepte einfach zu erklären, damit du auch nicht-technischen Stakeholdern klar machen kannst, was du tust. Das zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch gut kommunizieren kannst.
✨Zeige deine Forschungserfahrung
Wenn du akademische oder angewandte Forschungserfahrung hast, sei bereit, darüber zu sprechen. Erkläre, wie du mit sparsamen oder longitudinalen Daten gearbeitet hast und welche Herausforderungen du dabei überwunden hast. Dies wird deine Fähigkeit unterstreichen, wissenschaftliches Denken in die Praxis umzusetzen.
✨Kenne die regulatorischen Anforderungen
Da die Rolle auch in regulierten Umgebungen spielt, ist es wichtig, dass du ein Verständnis für Datenschutz und regulatorische Vorgaben wie die DSGVO hast. Bereite dich darauf vor, wie du sicherstellen würdest, dass deine ML-Systeme diesen Anforderungen entsprechen.
