Machine Learning Engineer (f/m/d)

Machine Learning Engineer (f/m/d)

Vollzeit 60000 - 75000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und automatisiere prädiktive Modelle zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen.
  • Unternehmen: Awin, ein dynamisches und inklusives Unternehmen mit internationaler Kultur.
  • Vorteile: Flexi-Week, hybrides Arbeiten, Gesundheitsangebote und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Teamkultur und Unterstützung für persönliche und berufliche Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten in Machine Learning, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen.
  • Qualifikationen: Bachelor in Data Science oder verwandtem Bereich und 2+ Jahre Erfahrung in AI/ML-Projekten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.

Data sitzt im Herzen des Unternehmens. Diese Rolle stellt sicher, dass Awin die verfügbaren Daten in der gesamten Gruppe vollständig nutzen kann, um robuste Berichtsfunktionen zu entwickeln, die stärkere kommerzielle Entscheidungen unterstützen und das Kampagnenmanagement für kundenorientierte Teams verbessern.

Als Machine Learning Engineer sind Sie verantwortlich für die Forschung, das Design, den Aufbau und die Automatisierung prädiktiver Modelle sowie die Festlegung von Metriken zur Überwachung der Modellleistung und -genauigkeit. Sie bringen starke Kommunikations- und Analysefähigkeiten mit, arbeiten sowohl unabhängig als auch im Team effektiv und tragen proaktiv zur Verbesserung der Ingenieurstandards und Arbeitspraktiken bei.

Sie besitzen ein tiefes Verständnis für Daten und Geschäftsanforderungen und können diese in klare technische Spezifikationen übersetzen. Sie schreiben sauberen, wartbaren und qualitativ hochwertigen Code und sind in der Lage, eine Vielzahl von Methoden zur Datenextraktion, -transformation und -speicherung zu implementieren. Ihre Expertise ermöglicht es Ihnen, neue prädiktive Modelle zu entwickeln und bestehende zu verbessern und zu optimieren.

In dieser Rolle werden Sie komplexe Anforderungen in strukturierte, umsetzbare Aufgaben zerlegen. Als Teil der Abteilung Data Services arbeiten Sie mit einem globalen Team von Dateningenieuren, Datenanalysten und anderen Big Data-Spezialisten in der gesamten Organisation zusammen.

Hauptaufgaben & Verantwortlichkeiten:
  • Sauberen, eleganten und wartbaren Code unter Berücksichtigung der besten Praktiken in der Datenverarbeitung und AI/ML schreiben.
  • Verstehen der Geschäftsziele und Entwicklung von Modellen, die helfen, diese zu erreichen, sowie die Erstellung und Überwachung geschäftsrelevanter Metriken.
  • Neue Wege finden, um komplexe Geschäftsprobleme mit selbstverbessernden automatisierten prädiktiven Modellen zu lösen.
  • Bestehende Modelle bewerten und Verbesserungen für bessere Ergebnisse und Leistungseffizienz empfehlen.
  • Best Practices für den Aufbau und die Orchestrierung prädiktiver Modelle entwickeln.
  • Verantwortung für die Qualität, Genauigkeit und Interpretation der Ergebnismengen übernehmen.
Ausbildung & Erfahrung:
  • Abschluss (Bachelor oder höher) in Data Science, Data Engineering oder einem verwandten Bereich, vorzugsweise mit starkem Fokus auf Mathematik, Statistik oder Datenengineering.
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung als Dateningenieur in einem AI/ML-Projekt mit Python.
  • Starke Erfahrung mit Databricks, einschließlich Jobs, Asset Bundles, Delta Lake und MLflow, sowie Azure-Datenengineering-Tools wie Azure Data Factory und Azure Data Lake Storage (ADLS).
  • Solides Verständnis der Scrum-Praktiken und eine starke agile Denkweise.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und seinen wichtigsten Daten- und ML-Bibliotheken (NumPy, PySpark, Scikit learn, TensorFlow/PyTorch).
  • Kenntnisse über generative AI-Modelle (z.B. ChatGPT, Claude), Databricks GenAI-Tools (einschließlich Einbettungsmodelle) und moderne Datenstrukturen wie Vektordatenbanken.
  • Starke Expertise in der Gestaltung von End-to-End-ETL-Lösungen mit Databricks, einschließlich Identifizierung, Extraktion und Kuratierung von Datensätzen für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen.
  • Starkes Wissen über Cloud-Plattformen (Azure und AWS) und relevante Dienste.
  • Praktische Erfahrung mit Big Data-Technologien, einschließlich Databricks und Spark.
Fähigkeiten & Kernkompetenzen:
  • Sehr starke analytische Fähigkeiten, um Geschäftsbedürfnisse in Maßnahmen umzusetzen, mit proaktivem Ansatz für Aufgaben und Herausforderungen, um Projekte termingerecht und im Budgetrahmen zu liefern.
  • Sehr starkes Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens.
  • Schaffung einer Denkweise, um neue Ideen einzubringen und das Projekt im Bereich maschinelles Lernen auf die nächste Stufe zu heben.
  • Bereitschaft zur Veränderung, zum Lernen und zum Start von Initiativen.
  • Fähigkeit, bestehenden Herausforderungen selbstständig zu begegnen und den Mut zu haben, autonome Entscheidungen zu treffen, wenn nötig.
  • Sehr starke Kommunikations- und Interaktionsfähigkeiten.
  • Sehr starke Projekt- und Prozessmanagementkompetenz, bestrebt, Ihr Projekt termingerecht und im Budgetrahmen zu liefern, ohne Kompromisse bei Qualität und Ergebnissen einzugehen.
  • Teamplayer, bereit, sich selbst zu verbessern.
Unser Angebot:
  • Flexi-Week: Wir priorisieren Ihre mentale Gesundheit und Ihr Wohlbefinden, indem wir Ihnen eine vier Tage lange Flexi-Week (mit einem leichteren oder vollständig desconectierten Tag pro Woche) bei vollem Gehalt anbieten, ohne Reduzierung Ihres jährlichen Urlaubsanspruchs.
  • Flexi-Office: Wir bieten eine internationale Kultur und Flexibilität durch unser hybrides/remote Arbeitsmodell, das darauf ausgelegt ist, eine Kultur des gegenseitigen Vertrauens und der Arbeitsflexibilität zu fördern.
  • Arbeitskostenbeitrag & Möbel für das Homeoffice: Sie erhalten eine monatliche Zulage zur Deckung eines Teils Ihrer laufenden Kosten sowie ein Möbelpaket, um Ihnen bei der Einrichtung eines komfortablen Arbeitsplatzes zu helfen, wenn Sie von zu Hause aus arbeiten.
  • Gesundheit und Wohlbefinden: Mit unserer Unterstützung und dem Zugang zu verschiedenen Initiativen und Sportangeboten können Sie sich auf Ihr mentales und körperliches Wohlbefinden konzentrieren.
  • Entwicklung: Wir haben unsere umfangreiche Schulungsreihe, die Awin Academy, aufgebaut, um eine breite Palette von Fähigkeiten abzudecken, die Ihr berufliches und persönliches Wachstum unterstützen, mit Schulungen, die bequem verpackt sind, um Ihre Gesamtentwicklung zu fördern.
  • Wertschätzung: Danken und belohnen Sie Kollegen, indem Sie ihnen einen Gutschein über unser Peer-to-Peer-Anerkennungsprogramm senden.

Wir stellen in mehreren Ländern für diese Rolle ein. Zusätzliche Vorteile, einschließlich Gesundheits- und Wellnessangeboten, werden im ersten Interview besprochen.

Gegründet im Jahr 2000, ist Awin stolz auf unsere dynamische, soziale und inklusive Kultur. Wie alle Unternehmen mussten wir unsere Kultur in einer virtuellen Umgebung anpassen und pflegen. Unser virtuelles Life @ Awin-Hub bringt unsere Kollegen aus der ganzen Welt für verschiedene soziale Aktivitäten zusammen.

Diversität & Inklusion sind uns sehr wichtig, und wir setzen uns stolz dafür ein, vielfältige Teammitglieder zu gewinnen. Wir fördern Einzigartigkeit und Authentizität; das ist, wer wir in unserem Kern sind. Unser Netzwerk von Affiliate-Partnerschaften ist vielfältig und transparent, ebenso wie die Mitarbeiter, die unsere Vision unterstützen, das weltweit führende offene Partner-Ökosystem aufzubauen. Wir heißen alle Hintergründe, Identitäten und Erfahrungen willkommen. Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt im Bewerbungs- oder Interviewprozess Unterstützung benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen.

Awin ist Teil der Axel Springer-Gruppe. Erfahren Sie mehr unter axelspringer.com/en/ und erkunden Sie die Axel Springer Essentials hier: axelspringer.com/en/inside/the-essentials-what-we-have-adapted-and-why.

Machine Learning Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: DUDE CHEM

Doctolib ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, die Infrastruktur eines führenden Healthtech-Unternehmens in Europa zu gestalten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der proaktiven Zuverlässigkeit profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Sozialleistungen und einem unterstützenden Umfeld, das Innovation und Teamarbeit fördert. Hier haben Sie die Chance, nicht nur technische Exzellenz zu erreichen, sondern auch einen direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung in Europa zu nehmen.

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Kontaktdaten:

DUDE CHEM Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer (f/m/d) erhalten könntest

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 DUDE CHEM 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 Machine Learning Engineer (f/m/d) mit Bravour zu bestehen

Python
SQL
Problem-Solving Skills
Data Engineering
Communication Skills
Data Pipeline Development
API Integration

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 Machine Learning Engineer (f/m/d) bei DUDE CHEM gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DUDE CHEM 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 DUDE CHEM entscheidend sein!