Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative AI/ML-Architekturen und leite strategische technische Beratung für Kunden.
- Unternehmen: 3Pillar, ein führendes Unternehmen im Bereich Softwareentwicklung mit globalem Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Gesundheitsangebote und umfangreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Wohlbefinden und Karrierewachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und 12+ Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 100000 € pro Jahr.
VERANTWORTUNGEN
- Definieren Sie die End-to-End-Architektur für AI/ML- und Gen AI-Systeme, einschließlich Datenpipelines, Modelltraining/-inferenz und MLOps.
- Agieren Sie als strategischer technischer Berater für Kunden, leiten Sie Lösungsgestaltungsdiskussionen, präsentieren Sie AI/ML-Architekturen und vertreten Sie 3Pillar in kundenorientierten Interaktionen, um Innovation und Geschäftswert voranzutreiben.
- Architektieren Sie skalierbare Lösungen mit cloud-nativen AI-Tools (Azure ML, AWS SageMaker oder GCP Vertex AI).
- Leiten Sie die Integration von Generative AI in Komponenten/Funktionen unter Verwendung von LLMs in Unternehmensanwendungen über APIs (OpenAI, Gemini und andere) oder Open-Source-Modelle wie LLama.
- Entwerfen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme mit Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, FAISS und ähnliche).
- Leiten Sie Teams zu MLOps-Frameworks für CI/CD, Modellversionierung, Überwachung und automatisches Retraining.
- Bewerten Sie Build-vs-Buy-Entscheidungen und benchmarken Sie AI-Tools/-Plattformen.
- Bewerten Sie aufkommende Technologien und Trends im Bereich AI, ML, Gen AI und empfehlen Sie Adoptionsstrategien.
- Mentorieren Sie technische Teams und leiten Sie Lösungsarchitekten, Dateningenieure und ML-Ingenieure an.
- Stellen Sie ethische und verantwortungsvolle AI-Praktiken sicher, einschließlich Bias-Erkennung, Interpretierbarkeit und Governance.
- Agieren Sie als Fachexperte, bieten Sie Anleitung und Mentoring für jüngere Kollegen und stärken Sie das Fachwissen in der Organisation.
- Zusammenarbeiten Sie mit der Führungsebene, um die Strategien für maschinelles Lernen mit den übergeordneten Geschäftszielen in Einklang zu bringen.
- Vertreten Sie die Organisation auf Branchenkonferenzen, Workshops und Veranstaltungen.
- Fördern Sie die bereichsübergreifende Zusammenarbeit, um Möglichkeiten zur Anwendung von maschinellem Lernen auf geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren.
ANFORDERUNGEN
- Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich mit über 12 Jahren Branchenerfahrung im Bereich maschinelles Lernen oder Datenwissenschaft, mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Durchführung wirkungsvoller Projekte; ein Ph.D. ist sehr wünschenswert.
- Starkes Verständnis von AI-Architekturmuster (RAG, agentenbasierte Systeme, Prompt-Orchestrierung).
- Tiefe Erfahrung mit Python, ML-Bibliotheken (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow).
- Praktische Erfahrung mit Gen AI APIs (OpenAI, Claude, Gemini), Prompt Engineering, Embeddings und Fine-Tuning.
- Erfahrung in der Gestaltung von Unternehmens-AI-Systemen mit MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker Pipelines).
- Vertrautheit mit APIs, Microservices und Containerisierung (Docker, Kubernetes).
- Erfahrung in Daten-Governance, Modellrisikomanagement und Compliance.
- Umfangreiche Kenntnisse der Theorie, Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens.
- Starke Führungs- und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, Stakeholder auf allen Ebenen der Organisation zu beeinflussen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, strategisch zu denken und Innovationen voranzutreiben.
VORTEILE
- Gute Kenntnisse in der Softwareproduktentwicklung und wie man AI/ML-Komponenten in ein Softwareprodukt integriert.
- Erfahrung in der Arbeit mit großen Datensätzen in einer Produktionsumgebung.
- Veröffentlichte Forschung in erstklassigen Konferenzen oder Zeitschriften ist ein Plus.
- Bei 3Pillar bieten wir eine Welt voller Möglichkeiten. Stellen Sie sich eine flexible Arbeitsumgebung vor – ob im Büro, zu Hause oder in einer Mischung aus beidem.
- Von Vorstellungsgesprächen bis hin zur Einarbeitung verkörpern wir einen Remote-First-Ansatz.
- Sie werden Teil eines globalen Teams sein, das von Top-Talenten aus der ganzen Welt und über Kulturen hinweg lernt und jeden Tag Englisch spricht.
- Unsere globale Belegschaft ermöglicht es unserem Team, globale Ressourcen zu nutzen, um unsere Arbeit in effizienten und effektiven Teams zu erledigen.
- Wir legen großen Wert auf Ihr Wohlbefinden – als Unternehmen verbringen wir ein ganzes Trimester in unserem Jahreszyklus, das sich auf das Wohlbefinden konzentriert.
- Egal, ob es darum geht, Fitnessangebote, Pläne zur psychischen Gesundheit (landabhängig) oder einfach großzügige Freizeit zu nutzen, wir möchten, dass alle unsere Teammitglieder ihr Bestes geben.
- Unser Modell für professionelle Dienstleistungen ermöglicht es uns, Karrierewachstum und Entwicklungsmöglichkeiten zu beschleunigen – über Projekte, Angebote und Branchen hinweg.
- Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Es versteht sich von selbst, dass wir Werte wie innere Würde und offene Zusammenarbeit leben, um bahnbrechende Technologie zu schaffen UND unser Engagement für Vielfalt – global und lokal – zu verstärken.
AIML Architect Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
3Pillar ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine flexible Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter sowohl im Büro als auch remote arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf das Wohlbefinden der Mitarbeiter und umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung, profitieren Sie von einer globalen Teamkultur, die Vielfalt und Zusammenarbeit fördert. Hier haben Sie die Chance, an innovativen AI/ML-Projekten zu arbeiten und Ihre Expertise in einem dynamischen Umfeld weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AIML Architect 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 AIML Architect 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 AIML Architect 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!