Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines für autonomes Fahren und arbeite an innovativen ML-Projekten.
- Unternehmen: Wayve, führend in der Entwicklung von Embodied AI-Technologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des automatisierten Fahrens mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Über uns: Gegründet im Jahr 2017, ist Wayve der führende Entwickler von Embodied AI-Technologie. Unsere fortschrittliche KI-Software und Basis-Modelle ermöglichen es Fahrzeugen, komplexe Umgebungen zu erkennen, zu verstehen und zu navigieren, wodurch die Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit automatisierter Fahrsysteme verbessert wird. Unsere Vision ist es, Autonomie zu schaffen, die die Welt voranbringt. Unsere intelligenten, kartelosen und hardwareunabhängigen KI-Produkte sind für Automobilhersteller konzipiert und beschleunigen den Übergang vom assistierten zum automatisierten Fahren.
In unserer schnelllebigen Umgebung motivieren uns große Probleme – wir umarmen Unsicherheiten und stellen uns komplexen Herausforderungen, um bahnbrechende Lösungen zu finden. Wir streben hoch und bleiben bescheiden in unserem Streben nach Exzellenz, lernen ständig dazu und entwickeln uns weiter, während wir den Weg für eine intelligentere, sicherere Zukunft ebnen. Bei Wayve zählen Ihre Beiträge. Wir schätzen Vielfalt, begrüßen neue Perspektiven und fördern ein inklusives Arbeitsumfeld; wir unterstützen uns gegenseitig, um Wirkung zu erzielen.
Die Rolle: Als Data Engineer im Machine Learning-Team der Anwendungssoftware werden Sie zu kritischen Initiativen beitragen, die die Grenzen des modellbasierten autonomen Fahrens erweitern – sowohl in Bezug auf die Kernfahrleistung als auch auf die funktionsspezifische Intelligenz wie Personalisierung, Komfort und Zusammenarbeit. Sie werden skalierbare Datenpipelines entwerfen und bereitstellen, die große Mengen an Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen in strukturierte, zuverlässige und modellbereite Datensätze umwandeln. Ihre Arbeit umfasst Datenaufnahme, Qualitätssicherung, Transformation, Kuratierung, Bewertung und ML-Unterstützung. Sie werden eng mit den Data Corpus-Teams und ML-Ingenieuren von Wayve zusammenarbeiten, um Systeme zu entwickeln, die leistungsfähig, anpassungsfähig und produktionsbereit sind.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Aufbau und Verbesserung skalierbarer Datenpipelines, die die Modellentwicklung, -bewertung und Produktions-ML-Workflows für autonomes Fahren unterstützen.
- Aufnahme, Transformation und Kuratierung großangelegter realer, synthetischer und partnerbereitgestellter Datensätze in strukturierte, zuverlässige und modellbereite Formate, die mit standardisierten Taxonomien und Koordinatensystemen übereinstimmen.
- Entwicklung von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsprozessen und Monitoring, um sicherzustellen, dass sowohl Rohdaten von unseren Fahrzeugplattformen als auch verarbeitete Datensätze von hoher Qualität, vollständig, konsistent, nachvollziehbar und für ML-Anwendungsfälle geeignet sind.
- Kuratierung und Analyse von realen und synthetischen Daten zur Förderung der Szenariovielfalt, Abdeckung und funktionsspezifischen Entwicklung.
- Verbesserung der Pipeline-Leistung, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit, um Engpässe zu reduzieren und die Iterationsgeschwindigkeit in der ML-Entwicklung zu erhöhen.
- Enge Zusammenarbeit mit Machine Learning-Ingenieuren, Data Corpus, AI-Plattform und externen Partnern, um sicherzustellen, dass Datenpipelines effektiv mit produktionsskalierten Lernsystemen integriert werden.
Über Sie: Um Sie als Data Engineer bei Wayve erfolgreich zu machen, suchen wir die folgenden Fähigkeiten und Erfahrungen.
Wesentlich:
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines oder verteilter Datenverarbeitungssysteme in Produktionsumgebungen.
- Starke Software-Engineering-Fähigkeiten in Python, mit einem soliden Fundament in wartbaren, zuverlässigen und gut getesteten Softwareentwicklungspraktiken.
- Erfahrung mit SQL und PySpark, mit Kenntnissen über Warehouse/OLAP-Konzepte, Fensterfunktionen und Spark für die verteilte Datenverarbeitung.
- Erfahrung mit modernen Datenpipeline-Architekturen, einschließlich Workflow-Orchestrierung und DAG-basierten Systemen wie Airflow, Flyte, Ray oder ähnlichem.
- Solides Verständnis von Robotik und Konzepten der automatisierten Fahrdaten, einschließlich Sensoreigenschaften, Zeitstempelung und Zeitsynchronisation, Koordinatentransformationen, Kalibrierung und Ego-Bewegungssignalen wie GNSS/IMU und Fahrzeugodometrie.
- Verständnis von Workflows zur Entwicklung von maschinellem Lernen, einschließlich der Generierung von Trainingsdaten, Bewertungsdatensätzen, Szenarien-Mining und Modelliteration.
- Exzellente Kommunikations- und Teamfähigkeiten, fähig, effektiv mit interdisziplinären Teams zu arbeiten.
Data Engineer Arbeitgeber: EngineersOfAI
Wayve ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Ihre Beiträge geschätzt werden. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens haben Sie die Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten im Bereich autonomes Fahren zu arbeiten. Unsere Lage in einem innovativen Umfeld fördert den Austausch von Ideen und ermöglicht es Ihnen, Teil eines Teams zu sein, das die Zukunft der Mobilität gestaltet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data 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 EngineersOfAI 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 Data 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 Data Engineer bei EngineersOfAI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EngineersOfAI 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 EngineersOfAI entscheidend sein!
