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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Feinabstimmung und Bereitstellung von Transformer-Modellen für mehrsprachige rechtliche NLP-Aufgaben.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines wachsenden europäischen SaaS-Unternehmens, das KI-Tools für Fachleute entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt von 100.000 € und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen LLM-Anwendungen und erlebe die Verschmelzung von Forschung und Technik.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in ML/DS mit starken Python-Kenntnissen erforderlich.
- Andere Informationen: Zusammenarbeit mit Experten aus der Rechtsbranche und Produktmanagern.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 120000 € pro Jahr.
Schließen Sie sich einem wachsenden europäischen SaaS-Unternehmen an, das KI-gestützte Tools entwickelt, die Anwälten, Beratern und Finanzfachleuten helfen, große Mengen komplexer Dokumente in Sekunden zu verarbeiten. Ihr Flaggschiffprodukt nutzt LLMs, retrieval-augmented generation (RAG) und benutzerdefinierte Feinabstimmung, um wichtige Erkenntnisse aus Verträgen, Einreichungen und interner Dokumentation zu extrahieren – Forschung, Risikoanalyse und Compliance-Arbeit zu optimieren.
Warum dieses Unternehmen?
- Unterstützt von erstklassigen Investoren und schnell wachsend in Europa und den USA
- Sie haben ihre eigenen fein abgestimmten LLM-Pipelines entwickelt – keine Überabhängigkeit von Standard-APIs
- Produkt ist in Produktion mit Hunderten von Unternehmenskunden
- Forschungs- und Ingenieurarbeit sind eng miteinander verbunden (nicht isoliert)
Was Sie tun werden:
- Feinabstimmung und Bereitstellung von Transformermodellen für mehrsprachige rechtliche/NLP-Aufgaben
- Aufbau und Überwachung von Echtzeit-Dokumentenklassifizierungs-, Zusammenfassungs- und QA-Pipelines
- Zusammenarbeit mit MLOps-Ingenieuren zur Skalierung der Modellleistung
- Zusammenarbeit mit Experten aus dem Rechtsbereich und Produktmanagern
Was Sie benötigen:
- 3+ Jahre in ML/DS mit starken Python-Kenntnissen
- Erfahrung mit Hugging Face, PyTorch oder ähnlichem
- Frühere Arbeiten an NLP-Projekten, idealerweise einschließlich LLMs oder RAG-Architekturen
- Bonus: AWS/GCP-Erfahrung, Kenntnisse in LangChain, Pinecone oder Weaviate
Wenn Sie sich für die Bereitstellung von LLMs in der realen Welt begeistern – nicht nur für Prototypen – lassen Sie uns sprechen.
Kontaktperson:
Findr HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer - NLP, LLMs, Python - Remote - €100,000
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Gruppen oder Foren, die sich mit Machine Learning und NLP beschäftigen. Engagiere dich in Diskussionen und teile dein Wissen, um sichtbar zu werden und Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten NLP-Projekten gearbeitet hast, präsentiere diese auf Plattformen wie GitHub oder in deinem Portfolio. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für das Fachgebiet.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen zu Machine Learning, insbesondere zu LLMs und den verwendeten Technologien wie Hugging Face oder PyTorch. Das wird dir helfen, im Interview selbstbewusst aufzutreten.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der Branche! Verfolge aktuelle Entwicklungen in der KI und NLP, um im Gespräch mit dem Unternehmen relevante Themen anzusprechen und dein Interesse zu zeigen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer - NLP, LLMs, Python - Remote - €100,000
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, wie z.B. Erfahrung mit NLP, LLMs und Python. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Machine Learning, insbesondere in Bezug auf NLP-Projekte und den Einsatz von Tools wie Hugging Face oder PyTorch. Zeige konkrete Beispiele deiner Arbeit auf.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten zur Mission des Unternehmens passen. Gehe darauf ein, wie du zur Weiterentwicklung ihrer Produkte beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Findr vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie LLMs, Hugging Face und PyTorch. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und bereit bist, sie anzuwenden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere im Bereich NLP und maschinelles Lernen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit MLOps-Ingenieuren und Fachexperten wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in der Zusammenarbeit gespielt hast.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Stelle Fragen zur Unternehmenskultur und den Arbeitsabläufen. Dies zeigt dein Interesse an der Firma und hilft dir zu verstehen, ob die Werte des Unternehmens mit deinen eigenen übereinstimmen.
