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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-gesteuerte Funktionen und verbessere die Produktsuche.
- Arbeitgeber: Führende Schweizer E-Commerce-Plattform mit innovativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Flexibilität, berufliche Entwicklungsmöglichkeiten und zahlreiche Mitarbeiterbenefits.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Über 4 Jahre Erfahrung im .NET-Ökosystem und Maschinenlernen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Eine führende Schweizer E-Commerce-Plattform sucht einen Software Engineer, um ML-gesteuerte Funktionen zu verbessern und die Produktsuche zu optimieren. Der ideale Kandidat verfügt über mehr als 4 Jahre Erfahrung mit einem starken Hintergrund im .NET-Ökosystem und maschinellem Lernen.
Zu den Aufgaben gehören:
- Entwicklung von APIs
- Wartung der Infrastruktur
- Integration von ML-Modellen in CI/CD-Pipelines
Diese Rolle bietet Flexibilität, Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und eine Vielzahl von Mitarbeiterbenefits.
ML Engineer - Search & Production Systems Arbeitgeber: Digitec Galaxus AG
Kontaktperson:
Digitec Galaxus AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer - Search & Production Systems
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Firma oder mögliche offene Stellen – oft erfährt man so mehr als in einer Stellenanzeige.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Da du als ML Engineer arbeiten möchtest, solltest du deine Kenntnisse in .NET und Machine Learning auffrischen. Mach ein paar Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.
✨Tipp Nummer 3
Zeig deine Projekte! Wenn du an spannenden ML-Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in einem Portfolio oder auf GitHub. Das gibt den Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Außerdem zeigen wir dir dort alle offenen Stellen, die perfekt zu deinem Profil passen könnten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer - Search & Production Systems
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir unsere Website und die Stellenbeschreibung genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du mit deinen Fähigkeiten dazu beitragen kannst.
Sei konkret: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die zeigen, wie du ML-Modelle entwickelt oder APIs erstellt hast. Das macht deine Bewerbung lebendiger!
Zeig deine Leidenschaft: Wir suchen nach Leuten, die wirklich für das, was sie tun, brennen. Lass in deinem Anschreiben durchscheinen, warum du dich für Machine Learning und die Verbesserung von Produktsuchen begeisterst. Deine Motivation zählt!
Bewirb dich direkt über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht verloren geht, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten und du bist gleich im richtigen System!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Digitec Galaxus AG vorbereitest
✨Verstehe die ML-Technologien
Mach dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich Machine Learning vertraut. Sei bereit, spezifische Fragen zu beantworten, wie du ML-Modelle in CI/CD-Pipelines integrieren würdest.
✨Kenntnisse im .NET-Ökosystem
Stelle sicher, dass du deine Erfahrungen mit dem .NET-Ökosystem klar kommunizierst. Bereite Beispiele vor, wie du APIs entwickelt und Infrastruktur gewartet hast, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Praktische Beispiele parat haben
Bereite konkrete Projekte oder Herausforderungen vor, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Zeige, wie du ML-gestützte Funktionen verbessert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Entwicklungsmöglichkeiten. Stelle Fragen, die dir helfen, zu verstehen, wie das Unternehmen seine Mitarbeiter unterstützt und fördert.
