Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Infrastruktur für KI-Modelle und arbeite an der Produktionspipeline.
- Unternehmen: Innovatives KI-Startup mit starkem Fokus auf Infrastruktur für KI-Systeme.
- Vorteile: Bis zu 150.000 € plus Aktienoptionen und regelmäßige Team-Offsites in Europa.
- Weitere Informationen: Starke Karrierechancen in einem dynamischen, technischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines frühen Teams und gestalte die Zukunft der KI mit.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Infrastruktur, Modelltraining und Backend-Systemen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 150000 - 150000 € pro Jahr.
Ich arbeite mit einem gut finanzierten KI-Startup, das Infrastruktur für die nächste Generation von Produktions-KI-Systemen aufbaut. Sie lösen ein sehr reales Problem im KI-Markt. Unternehmen verwenden große, allgemeine LLMs in der Produktion, aber für wiederholbare Aufgaben können diese Modelle teuer, langsam und schwer zu kontrollieren sein. Dieses Team baut eine Plattform, die kleinere, aufgabenbezogene Sprachmodelle trainiert, die die Qualität von Spitzenmodellen bei engen Aufgaben erreichen können, während Kosten und Latenz reduziert werden.
Sie werden von einem der führenden KI-Investoren Europas unterstützt und arbeiten bereits mit Kunden aus den Bereichen Verteidigung, Cybersicherheit, Robotik und Bildung.
Warum dies heraussticht:
- Bis zu 150.000 € plus Eigenkapital
- Frühes Team, echtes Eigentum und starke Karriereentwicklung
- Unterstützt von einem der führenden KI-Investoren Europas
- Arbeiten an einem grundlegenden KI-Infrastrukturproblem
- Aufbau von Systemen rund um kleine Sprachmodelle, synthetische Daten, Feinabstimmung, Bewertung und Inferenz
- Regelmäßige Teamausflüge in Europa
Die Rolle:
Dies ist eine praktische Rolle als Machine Learning Engineer, die sich über ML-Infrastruktur, Modelltraining, Backend-Systeme und latenzarme Inferenz erstreckt. Sie helfen beim Aufbau der gesamten Produktionspipeline hinter aufgabenbezogenen Sprachmodellen, von der Generierung synthetischer Daten und Feinabstimmung bis hin zu Bewertung, Bereitstellung, Überwachung und Deployment. Es ist keine reine Forschungsrolle und keine reine Backend-Rolle. Die stärkste Passung wird jemand sein, der echte ML-Systeme rund um Modelle aufbauen kann und versteht, wie man sie in die Produktion bringt.
Woran Sie arbeiten werden:
- Aufbau und Verbesserung der Infrastruktur für die Generierung synthetischer Daten, Modelltraining und -bewertung
- Arbeiten an skalierbarer Orchestrierung für GPU-Jobs unter Verwendung von Kubernetes, Argo Workflows oder ähnlichem
- Ausführen und Optimieren von Feinabstimmungs-Workloads mit PyTorch, Hugging Face, LoRA, DDP, FSDP oder ähnlichem
- Aufbau von Hochdurchsatz-Lehrermodell-Inferenzpipelines
- Entwicklung von Validierungs- und Filtersystemen zur Sicherstellung der hohen Qualität synthetischer Trainingsdaten
- Aufbau einer sicheren, mehrmandantenfähigen Modellbereitstellungsinfrastruktur für Produktions-Workloads
- Arbeiten an latenzarmer Inferenz, automatischer Skalierung, Beobachtbarkeit und Kostenüberwachung
- Enger Austausch mit ML-Wissenschaftlern zu Wissensdistillation, Generierung synthetischer Daten und Modellauswertung
- Hilfe bei der Umsetzung von Forschung in zuverlässige, kundenorientierte Systeme
Was sie suchen:
- Erfahrung im Aufbau von ML-, Daten- oder Backend-Infrastrukturen in großem Maßstab
- Praktische Erfahrung mit Modelltraining, Feinabstimmung oder verteilten ML-Workloads
- Erfahrung mit PyTorch, Hugging Face, JAX, TensorFlow oder ähnlichem
- Gutes Verständnis von Kubernetes, Workflow-Orchestrierung oder verteiltem Rechnen
- Erfahrung mit Docker, Cloud-Infrastruktur und Infrastruktur als Code
- Einblick in Modellbereitstellung, Inferenzoptimierung oder Produktions-ML-Systeme
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und eine Neigung zu Automatisierung und Zuverlässigkeit
- Komfortabel in einem kleinen, schnelllebigen technischen Team
Wer dazu passen könnte:
Dies könnte jemand aus dem Bereich ML-Infrastruktur, ML-Plattform, LLM-Infrastruktur, Forschungsengineering oder angewandte ML-Engineering sein. Sie könnten jemand sein, der in den Bereichen Training, Bewertung, Bereitstellung und Deployment gearbeitet hat und nun mehr Verantwortung in einem kleineren, hochtechnischen KI-Unternehmen möchte. Die stärkste Passung wird jemand sein, der es genießt, echte Systeme rund um Modelle aufzubauen und sich dafür interessiert, KI kostengünstiger, schneller und zuverlässig genug für die Produktion zu machen.
Die Praktiken:
- Regelmäßige Teamausflüge in Europa
- Bis zu 150.000 € plus Eigenkapital
- Frühes Team mit starker technischer Verantwortung
- Unterstützt von einem der führenden KI-Investoren Europas
Member of Technical Staff Arbeitgeber: erg group
Als Mitglied des technischen Teams in einem aufstrebenden KI-Start-up haben Sie die Möglichkeit, an der Entwicklung einer bahnbrechenden Infrastruktur für Produktions-KI-Systeme zu arbeiten. Das Unternehmen bietet nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt von bis zu 150.000 € plus Eigenkapital, sondern auch eine dynamische Arbeitskultur mit regelmäßigen Team-Offsites in Europa und echten Karrierechancen. Hier können Sie Ihre Fähigkeiten in einem kleinen, agilen Team einbringen und an innovativen Lösungen arbeiten, die die KI-Branche revolutionieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Member of Technical Staff erhalten könnten
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei erg group anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Member of Technical Staff bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei erg group vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Member of Technical Staff mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei erg group klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei erg group vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
