Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gesteuerte Systeme und löse komplexe Probleme mit innovativen Technologien.
- Unternehmen: Globales Beratungsunternehmen mit Fokus auf strategisches Wachstum und Innovation.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsorte in den USA oder Kanada mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der KI-Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in AI/ML-Entwicklung und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Huron ist eine globale Beratung, die mit Kunden zusammenarbeitet, um strategisches Wachstum voranzutreiben, Innovationen zu entfachen und ständige Veränderungen zu navigieren. Durch eine Kombination aus Strategie, Fachwissen und Kreativität helfen wir unseren Kunden, operative, digitale und kulturelle Transformationen zu beschleunigen, damit sie die Veränderungen, die sie benötigen, selbst gestalten können. Wir suchen einen praktischen und anpassungsfähigen AI/ML Engineer, der unser AI-Team verstärkt. Sie werden intelligente Systeme entwerfen, entwickeln und bereitstellen, die eine Vielzahl von Technologien nutzen – von maschinellem Lernen bis hin zu generativer KI und agentenbasierten Architekturen –, um komplexe, reale Probleme zu lösen.
Diese Rolle umfasst den gesamten Lebenszyklus von AI-Lösungen: Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Anwendungsintegration und fortlaufende Evaluierung. Sie arbeiten eng mit Architekten und Fachexperten zusammen, um sicherzustellen, dass die AI-Lösungen, die Sie mitentwickeln, intelligent, zuverlässig und auf die Ziele der Kunden abgestimmt sind. Wir arbeiten branchenübergreifend und nutzen verschiedene Anwendungsfälle, von frühen Prototypen bis hin zu produktionsreifen Bereitstellungen, und erkunden kontinuierlich neue AI-Paradigmen – einschließlich AI-Agenten, Orchestrierungsschichten für Agenten, Modellverkettung und selbstevaluierende Systeme. Wenn Sie sich für aufkommende AI-Technologien, schnelllebige Teams und angewandte Problemlösungen begeistern, ist dies die richtige Rolle für Sie.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwurf und Entwicklung von AI-gestützten Systemen unter Verwendung sowohl traditioneller ML- als auch generativer KI-Techniken, einschließlich Prompt Engineering, Feinabstimmung und Embeddings
- Erstellung intelligenter Anwendungen und Agenten, die Aufgaben autonom oder interaktiv ausführen können, unter Verwendung von Frameworks wie LangGraph, AutoGen, CrewAI oder ähnlichen
- Erstellung modularer, gut dokumentierter APIs und Dienstkomponenten (z. B. mit FastAPI oder Flask), um die Modellintegration und -nutzung zu ermöglichen
- Entwicklung und Verwaltung von Datenpipelines, einschließlich Datensammlung, -transformation und Qualitätssicherung zur Unterstützung des Modelltrainings
- Implementierung von Beobachtungs- und Evaluierungsmechanismen zur Überwachung des Verhaltens von AI-Systemen, einschließlich Genauigkeit, Drift, Zuverlässigkeit und reasoning auf Aufgabenebene
- Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Lösungsarchitekten, um nahtlosen Entwurf, Entwicklung und Übergang in die Produktion sicherzustellen
- Unterstützung schneller Experimente sowie robuster Bereitstellungspipelines, abhängig vom Reifegrad jedes Anwendungsfalls
- Auf dem Laufenden bleiben über die neuesten Trends in GenAI, AI-Agenten, Orchestrierungsprotokollen und Evaluierungsrahmen, um unsere Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln
- Unterstützung bei Projektmanagementaufgaben, einschließlich Planung, Verfolgung von Ergebnissen, Koordination funktionsübergreifender Teams und Sicherstellung der Übereinstimmung mit den Zeitplänen und Zielen der Kunden
- Hilfe bei der Erstellung von Statusberichten, Verwaltung der Kommunikation mit Stakeholdern und Identifizierung von Risiken oder Problemen bei der Projektdurchführung
Erforderliche Qualifikationen
- 3+ Jahre praktische Erfahrung in der AI/ML-Entwicklung oder im Bereich intelligente Anwendungsentwicklung
- Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich
- Erfahrung in Python
- Vertrautheit mit modernen ML/AI-Bibliotheken (z. B. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, OpenAI APIs)
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (Azure, AWS) und Containerisierungstools (Docker)
Bevorzugte Qualifikationen
- 5+ Jahre praktische Erfahrung in der AI/ML-Entwicklung oder im Bereich intelligente Anwendungsentwicklung
- Beherrschung von Python
- Starke Vertrautheit mit modernen ML/AI-Bibliotheken (z. B. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, OpenAI APIs)
- Erfahrung in der Erstellung von APIs oder Backend-Diensten mit FastAPI, Flask oder gleichwertigen Frameworks
- Kenntnisse in Agentenframeworks (z. B. LangGraph, AutoGen) und Vektordatenbanken
- Starke Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (Azure, AWS) und Containerisierungstools (Docker)
- Vertrautheit mit cloudbasierten ML-Plattformen wie Azure Machine Learning, AWS SageMaker oder Google AI/ML-Diensten
- Erfahrung mit MLOps-Pipelines, CI/CD für die Modellbereitstellung oder Modellüberwachung ist von Vorteil
- Vertrautheit mit Orchestrierungsstandards oder -tools wie MCP oder Agenten-Routing-Protokollen ist von Vorteil
- Kenntnisse in der Evaluierung von AI-Systemen, Beobachtbarkeit oder Performance-Tests von Prompts sind von Vorteil
- Fähigkeit, in funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten, mehrere Projekte zu balancieren und effektiv mit technischen und nicht-technischen Zielgruppen zu kommunizieren
- Cloud-Zertifizierungen in AI/ML-Diensten (Azure, AWS oder Google Cloud) sind von Vorteil
- Erfahrung in der Leitung technischer Projekte oder in hybriden Ingenieur-/PM-Rollen, mit starken organisatorischen und kommunikativen Fähigkeiten
- Fähigkeit, praktische Entwicklung mit Projektkoordination zu balancieren, um sowohl technische Qualität als auch termingerechte Lieferung sicherzustellen
Flexible Wohnorte in den USA oder Kanada, Reisebereitschaft nach Bedarf.
AI/ML Engineer (Senior Associate) - Remote Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Huron ist ein globales Beratungsunternehmen, das seinen Mitarbeitern eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Als Senior Associate im Bereich AI/ML profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmöglichkeiten, einer starken Unternehmenskultur, die Zusammenarbeit und Kreativität fördert, sowie umfangreichen Weiterentwicklungsmöglichkeiten in einem zukunftsorientierten Bereich. Darüber hinaus bietet Huron wettbewerbsfähige Vergütungspakete und umfassende Sozialleistungen, die auf die Bedürfnisse der Mitarbeiter zugeschnitten sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI/ML Engineer (Senior Associate) - Remote erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Dormont Manufacturing Co zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI/ML Engineer (Senior Associate) - Remote mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI/ML Engineer (Senior Associate) - Remote bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
