Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle für hochbelastete Systeme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich maschinelles Lernen mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsversorgung, bezahlte Krankentage und psychologische Unterstützung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem kreativen und unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit fortschrittlichen KI-Lösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python und C++, Kenntnisse in neuronalen Netzwerken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Описание
Команда создает рекомендательные системы, работая на стыке рекомендательных систем, глубокого обучения и инфраструктуры, внедряя нейросетевые подходы в высоконагруженные сервисы.
- Задачи
- Ускорять алгоритмы обучения с подкреплением для рекомендательных моделей;
- Создавать и оптимизировать рантайм-пайплайн для дообучения и выкатки нейросетевых моделей;
- Строить и внедрять распределённый процесс обработки данных в реальном времени;
- Расширять системы для хранения, передачи и обработки данных с гарантией высокой доступности;
- Внедрять и расширять функциональность фреймворка для обработки признаков в режимах реального времени и дообучения.
- Требования
- Опыт работы от 3 лет;
- Владение Python и C++ с навыками оптимизации;
- Понимание принципов распределённой обработки данных и парадигмы Map Reduce;
- Знание основ работы нейронных сетей;
- Умение разбираться в чужом коде и предлагать улучшения архитектуры;
- Будет плюсом разработка и отладка многопоточных или высоконагруженных систем.
- Условия
- Расширенная медицинская страховка с первого месяца работы;
- Оплата 30 дней больничного в году в полном объёме;
- Стоматологические услуги и ежегодные чекапы;
- Онлайн-консультации с психологами и терапевты в крупных офисах;
- Оплата ведения беременности и родов для сотрудников и их жён при стаже от двух лет;
- Программа страхования родственников по системе 80/20.
- #J-18808-Ljbffr
ML Engineer Arbeitgeber: Enfint
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen Teams von über 100 Fachleuten zu werden, das sich auf die Skalierung von Projekten im Bereich Traffic-Arbitrage mit einem Fokus auf Glücksspiel und Krypto spezialisiert hat. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Innovation, während wir Ihnen umfassende Ressourcen und Unterstützung bieten, um Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und Einfluss auf unsere Strategien zu nehmen. Bei uns haben Sie die Chance, in einem spannenden und schnelllebigen Umfeld zu arbeiten, das Ihnen nicht nur berufliches Wachstum, sondern auch die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so ML Engineer 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 Enfint 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 ML Engineer 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 ML Engineer bei Enfint gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Enfint 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 Enfint entscheidend sein!
