Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und liefere produktionsbereite Machine Learning-Lösungen für innovative Produkte.
- Unternehmen: LexisNexis, ein führendes Unternehmen im Bereich KI und fortschrittliche Technologien.
- Vorteile: Private Kranken-/Zahnversicherung, Sparfonds, Lebensversicherung und Essensgutscheine.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Wohlfühlinitiativen für eine ausgewogene Work-Life-Balance.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Rechts mit modernster Technologie und einem positiven Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning-Lösungen und starke Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über unser Team
LexisNexis Legal & Professional, das Kunden in mehr als 150 Ländern mit 11.800 Mitarbeitern weltweit bedient, ist Teil von RELX, einem globalen Anbieter von informationsbasierten Analysen und Entscheidungstools für professionelle und geschäftliche Kunden. Unser Unternehmen ist seit langem führend in der Bereitstellung von KI und fortschrittlichen Technologien für den Rechtsmarkt, um die Produktivität zu verbessern und die gesamte Geschäftspraxis des Rechts zu transformieren, indem ethische und leistungsstarke generative KI-Lösungen mit einem flexiblen, multimodalen Ansatz bereitgestellt werden, der darauf abzielt, das beste Modell von den heutigen Top-Modellanbietern für jeden einzelnen rechtlichen Anwendungsfall zu nutzen. Das Unternehmen beschäftigt über 2.000 Technologen, Datenwissenschaftler und Experten, um Lösungen gemäß den RELX Responsible AI Principles zu entwickeln, zu testen und zu validieren.
Über die Rolle
Als Principal ML Engineer werden Sie zur Entwicklung neuer Produkte beitragen, indem Sie produktionsbereite maschinelle Lernlösungen entwerfen und liefern. Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Partnern zusammen, um komplexe Daten- und Kundenprobleme in skalierbare, wirkungsvolle Produkte umzuwandeln. Diese Rolle kombiniert praktische Ingenieurarbeit mit Zusammenarbeit in einem schnelllebigen, produktorientierten Umfeld.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen, bauen und warten von produktionsreifen maschinellen Lernsystemen
- Entwickeln und orchestrieren von fortschrittlichen Agenten in Laufzeit- und Build-Zeitumgebungen
- Wissen aus großangelegten Datensätzen der natürlichen Sprache erkunden, extrahieren und modellieren
- Datengetriebene Lösungen zur Lösung von wertvollen Kundenproblemen aufbauen
- Neue Ideen und Ansätze schnell prototypisieren und bewerten
- Mit Datenwissenschaftlern, Produktdesignern, Dateningenieuren und Front-End-Entwicklern zusammenarbeiten
- Mit Experten für rechtliche Datenannotationen zusammenarbeiten, um die Datenqualität und -ergebnisse zu verbessern
Anforderungen
- Starke Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von maschinellen Lernlösungen in der Produktion
- Praktische Expertise im Umgang mit großangelegten Daten der natürlichen Sprache
- Fähigkeit, moderne ML- oder KI-Agenten zu entwerfen und zu orchestrieren
- Erfahrung in der Übersetzung komplexer Probleme in datengetriebene Lösungen
- Starke Zusammenarbeit über technische und nicht-technische Teams hinweg
- Komfortables Arbeiten in einem agilen, start-up-ähnlichen Umfeld innerhalb einer größeren Organisation
Arbeiten auf eine Weise, die für Sie funktioniert
Wir fördern ein gesundes Gleichgewicht zwischen Arbeit und Privatleben in der gesamten Organisation. Mit zahlreichen Initiativen zum Wohlbefinden, gemeinsamem Elternurlaub, Studienhilfe und Sabbaticals helfen wir Ihnen, Ihre unmittelbaren Verantwortlichkeiten und langfristigen Ziele zu erreichen.
Arbeitsmuster
Flexible Arbeitszeiten – die Zeiten anpassen, in denen Sie tagsüber arbeiten, um alles unterzubringen und dann zu arbeiten, wenn Sie am produktivsten sind.
Vorteile
- Private Kranken-/Zahnversicherung
- Sparfonds
- Lebensversicherung
- Essens-/Lebensmittelgutschein
Chancen auf Eigenkapital
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet: Qualifizierte Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Glauben, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Staatsbürgerschaft, Behinderungsstatus, geschützten Veteranenstatus, Alter, Familienstand, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, genetische Informationen oder andere gesetzlich geschützte Merkmale berücksichtigt und behandelt.
Principal Machine Learning Engineer I Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
LexisNexis Legal & Professional ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Entwicklung im Rechtsbereich zu arbeiten, sondern auch eine gesunde Work-Life-Balance fördert. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Wohlfühlinitiativen und vielfältigen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen, produktorientierten Umfeld, ist dies der ideale Ort für Fachkräfte, die bedeutungsvolle und lohnende Arbeit suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Principal Machine Learning Engineer I 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 Principal Machine Learning Engineer I 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 Principal Machine Learning Engineer I 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!
