Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Modelle für digitale Lernprodukte und Live-Projekte.
- Unternehmen: Edrix | HigherEd, ein innovatives Unternehmen im Bereich digitales Lernen.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Vollständig remote, ideal für kreative Köpfe, die gerne im Team arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Lernens mit modernster KI-Technologie und realen Anwendungen.
- Qualifikationen: Starke Kenntnisse in Informatik und praktische Erfahrung mit KI-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Edrix | HigherEd ist darauf spezialisiert, moderne Fachkräfte durch fortschrittliche digitale Lernerfahrungen mit wesentlichen Fähigkeiten auszustatten. Das Unternehmen bietet interaktive, ergebnisorientierte Programme in Management, Technologie, Führung und Marketing in Zusammenarbeit mit führenden Universitäten und Instituten an. Die Kurse sind darauf ausgelegt, Lernenden zu helfen, ihre Fähigkeiten zu verbessern, mit Branchentrends Schritt zu halten und ihre Karrieren zu beschleunigen. Edrix betont ein Live-Projekt-basiertes E-Learning-Modell, das Lernen mit realen Anwendungen verbindet.
Als Artificial Intelligence Engineer bei Edrix werden Sie KI-Modelle entwerfen, implementieren und evaluieren, die digitale Lernprodukte und live projektbasierte Erfahrungen unterstützen. Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Lernanforderungen in KI-gesteuerte Funktionen zu übersetzen, wie z.B. personalisierte Empfehlungen, intelligente Feedbacksysteme und Inhaltsautomatisierungstools.
Tägliche Aufgaben umfassen den Aufbau und das Training von Modellen, das Durchführen von Experimenten, die Optimierung der Leistung und die Bereitstellung von Lösungen in Produktionsumgebungen. Sie werden eng mit Produktmanagern, instructional designers und Software-Ingenieuren zusammenarbeiten, um KI-Funktionen in skalierbare, benutzerzentrierte Plattformen zu integrieren. Dies ist eine Vertragsstelle, die remote ausgeführt wird und proaktive Kommunikation, klare Dokumentation und effektive Zusammenarbeit über verteilte Teams erfordert.
Qualifikationen:
- Starke Grundlagen in Informatik und Softwareentwicklung, einschließlich Datenstrukturen, Algorithmen, Versionskontrolle und kollaborativen Entwicklungspraktiken.
- Praktische Erfahrung mit neuronalen Netzen und Mustererkennung, einschließlich Modellgestaltung, Training, Evaluierung und Optimierung.
- Praktische Expertise in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wie Textklassifikation, Sequenzmodellierung, Einbettungen und konversationale Systeme.
- Beherrschung von KI/ML-Tools und -Frameworks (z.B. Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) und modernen Datenworkflows (z.B. Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering).
- Abschluss als Bachelor oder Master in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Erfahrung im Entwerfen und Bereitstellen von KI-Lösungen in Produktionsumgebungen, vorzugsweise im EdTech-, E-Learning- oder verwandten digitalen Produktbereichen.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten, Detailgenauigkeit und die Fähigkeit, unabhängig in einer vollständig remote, vertragsbasierten Umgebung zu arbeiten.
- Klare schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe KI-Konzepte nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Edrix
Edrix | HigherEd ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten, das auf persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung ausgerichtet ist. Mit einem Fokus auf innovative digitale Lernlösungen und einer Live-Projekt-basierten Lernmethodik fördert Edrix eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während die Mitarbeiter an bedeutenden Projekten mitarbeiten, die die Zukunft der beruflichen Bildung gestalten. Die flexible, remote Arbeitsweise ermöglicht es den Teammitgliedern, ihre Karriereziele zu verfolgen und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Lernenden zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨E-Learning-Veranstaltungen besuchen
Schau dir lokale und virtuelle E-Learning-Events an! Dort kannst du nicht nur wertvolle Kontakte knüpfen, sondern auch die neuesten Trends und Anforderungen in der digitalen Bildung kennenlernen. Nutze diese Gelegenheiten, um dein Netzwerk zu erweitern.
✨Community-Engagement
Engagiere dich in Foren und Communities, die sich auf digitale Bildung konzentrieren – wie zum Beispiel in LinkedIn-Gruppen oder Fachforen. Dein aktives Mitwirken zeigt potenziellen Arbeitgebern, dass du dich für die Branche interessierst und stets am Puls der Zeit bist.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Wenn du befristet arbeiten möchtest, überlege, ob du auch kleinere Projekte oder Praktika in Betracht ziehen kannst. Praktische Erfahrung kann dir helfen, ins E-Learning-Feld reinzukommen. Frag bei Edrix nach, ob sie solche Möglichkeiten anbieten!
✨Direkte Bewerbung über unsere Website
Wirf einen Blick auf die aktuellen Stellenangebote auf unserer Website bei Edrix und bewirb dich direkt! Auf diese Weise zeigst du dein Interesse und vereinfachst den Prozess für dich und uns. Je schneller du handelst, desto besser!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Leidenschaft für digitale Bildung:In deiner Bewerbung solltest du unbedingt betonen, warum du dich für e-learning und digitale Bildung interessierst. Erzähl uns, welche Trends oder Technologien du spannend findest und warum du denkst, dass sie die Zukunft des Lernens prägen. Das hilft uns zu sehen, dass du wirklich hinter dem Thema stehst!
Hebe relevante Erfahrungen hervor:Falls du bereits Erfahrungen im Bereich e-learning hast, sei es durch Praktika, Projekte oder eigene Initiativen, solltest du diese unbedingt anführen. Das können Online-Kurse sein, die du erstellt hast oder Plattformen, die du genutzt hast – zeig uns, was du kannst und wie du in der Vergangenheit einen positiven Einfluss auf das Lernen hattest!
Dein CV – ein Blick hinter die Kulissen:Achte darauf, dass dein Lebenslauf nicht nur deine bisherigen Positionen auflistet, sondern auch konkrete Ergebnisse und Erfolge widerspiegelt. Frag dich, wie du den digitalen Bildungsbereich durch deine Fähigkeiten und Erfahrungen bereichern kannst, und schau, dass das auch in deinem Lebenslauf deutlich wird!
Motivationsschreiben – Warum du zu Edrix passt:In deinem Motivationstext sollten wir spüren, warum du ausgerechnet bei Edrix arbeiten möchtest. Stell eine Verbindung zwischen deinen Zielen und den Werten von Edrix her. Denk daran: deine Bewerbung ist auch ein Schaufenster für deine Persönlichkeit und deine Ambitionen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Edrix vorbereitet
✨Bereite deine e-Learning-Tools vor
Stell sicher, dass du mit gängigen e-Learning-Tools vertraut bist. Wenn du beispielsweise Erfahrung mit Plattformen wie Moodle oder Articulate hast, bring das zur Sprache. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie, sondern auch die Praxis beherrschst.
✨Demonstriere deine Kreativität
In der digitalen Bildung ist Kreativität gefragt! Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte und Ideen für zukünftige Lerninhalte zeigt. So kannst du in der Vorstellung überzeugen, dass du innovative Lösungen für Lernende entwickeln kannst.
✨Flexibilität und Lernbereitschaft betonen
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, sollten wir unsere Flexibilität und Bereitschaft betonen, schnell zu lernen. Bereite dir Beispiele vor, in denen du in der Vergangenheit schnell neue Fähigkeiten erlernt hast, um zu zeigen, dass du gut ins Team passen wirst.
✨Interaktive Interviewtechniken nutzen
In der E-Learning-Branche könnten Vorstellungsgespräche interaktiv gestaltet sein. Sei bereit, live ein Beispiel für ein lernförderliches Modul zu skizzieren oder eine kurze Demo durchzuführen. So zeigst du nicht nur, dass du die Theorie drauf hast, sondern auch praktische Skills.
