Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von ML-Forschern und Ingenieuren, während du komplexe Projekte vorantreibst.
- Unternehmen: Innovatives KI-Unternehmen mit Fokus auf sichere AI-Systeme.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Kollaborative Umgebung mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und führe ein talentiertes Team.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandtem Bereich und 10+ Jahre Erfahrung in ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 € pro Jahr.
European Tech Recruit are working closely with an exciting AI company committed to advancing research and creating technical solutions that enable safe-by-design AI systems.
They are looking for a talented
Machine Learning Manager to join them on a hybrid basis in Berlin.
As both a people manager and technical leader, you will lead a team of highly skilled ML research scientists and engineers while driving complex research and engineering projects.
You will operate within a collaborative, matrix-style environment, bridging cutting-edge scientific research with large-scale engineering execution.
Responsibilities as Machine Learning Manager
- People Management
- Lead, mentor and inspire a team of highly skilled ML research scientists and engineers.
- Partner with technical leaders and talent acquisition teams to scale the organisation.
- Drive technical hiring, including active sourcing, interviewing and onboarding.
- Coach and develop team members, helping them deliver their best work while building new skills and expertise.
- Foster an inclusive, collaborative and intellectually rigorous team environment.
- Provide strong and empathetic leadership while maintaining a healthy and productive working culture as the organisation scales.
- Technical Leadership
- Lead cross-functional project teams tackling complex and often highly ambiguous scientific and engineering challenges.
- Provide technical direction across machine learning and deep learning research projects.
- Manage and optimise research workflows to ensure rigorous, reproducible results at frontier model scale.
- Help define and advance the research agenda, maintaining momentum towards significant technical breakthroughs.
- Identify and overcome complex technical challenges and roadblocks.
- Collaborate across research and engineering teams, translating theoretical concepts into practical, scalable implementations.
- Bridge the gap between advanced scientific research and large-scale engineering execution.
Requirements
- Ph D in a relevant field, such as Computer Science, Mathematics, Machine Learning or a related discipline.
- 10+ years of experience in machine learning and/or deep learning.
- 5+ years of experience leading technical projects and people.
- Demonstrable experience leading machine learning or deep learning research projects.
- Strong experience working with foundation models and modern AI architectures.
- Experience working on complex, open-ended research problems.
- Leadership & Role Fit
- Strong interest in AI safety and advanced machine learning research.
- Excellent written and verbal communication skills, with the ability to translate complex scientific concepts for both technical and non-technical audiences.
- Strong problem-solving skills and resilience when working through ambiguous or technically challenging problems.
- Proven ability to push the boundaries of technical research while maintaining a sustainable and healthy working environment.
- Ability to operate effectively within a collaborative, matrix-style organisation.
- Strong interpersonal and stakeholder-management skills, with the ability to work effectively across research, engineering and leadership teams.
By applying to this role you understand that we may collect your personal data and store and process it on our systems.
For more information please see our Privacy Notice (https://eu-recruit. com/about-us/privacy-notice/)
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Machine Learning Manager in Berlin Arbeitgeber: European Tech Recruit
Als Arbeitgeber bietet dieses weltweit anerkannte Deep-Tech-Unternehmen in München eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die auf die Entwicklung bahnbrechender KI-Technologien fokussiert ist. Mitarbeiter profitieren von einem hybriden Arbeitsmodell, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit fördert. Die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Zukunft der KI zu haben, macht diese Position besonders attraktiv für talentierte Fachkräfte.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Manager in Berlin 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 European Tech Recruit 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 Manager in Berlin 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 Machine Learning Manager bei European Tech Recruit gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei European Tech Recruit 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 European Tech Recruit entscheidend sein!
