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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: Arbeiten an realen LLM-Anwendungen mit direktem Einfluss auf die Branche.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in ML/DS und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Zusammenarbeit mit Experten und keine Abhängigkeit von Standard-APIs.
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 – und optimiert so Forschung, Risikoanalyse und Compliance-Arbeit.
Warum dieses Unternehmen?
- Unterstützt von erstklassigen Investoren und wächst schnell 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 mit Fachleuten aus der KI- und NLP-Branche. Besuche relevante Meetups oder Konferenzen, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends und Technologien zu erfahren. Dies kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und möglicherweise Empfehlungen für offene Stellen zu erhalten.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities, die sich auf Machine Learning und NLP konzentrieren, wie z.B. Foren oder soziale Medien. Teile dein Wissen, stelle Fragen und lerne von anderen. Dies kann dir nicht nur helfen, dein Netzwerk zu erweitern, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche zu erhöhen.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Machine Learning und NLP zeigt. Füge spezifische Beispiele hinzu, die deine Fähigkeiten in Python und den Umgang mit LLMs demonstrieren. Ein starkes Portfolio kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning, NLP und den verwendeten Technologien übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten zu verbessern. Eine solide Vorbereitung kann dir helfen, im Interview zu glänzen.
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 Hugging Face oder PyTorch. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine 3+ Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning und Data Science sowie deine starken Python-Kenntnisse. Nenne konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere im Bereich NLP und LLMs.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für diese Position geeignet bist und was dich an der Arbeit mit LLMs und der Zusammenarbeit mit Experten im juristischen Bereich reizt.
Dokumente überprüfen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. 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 Hugging Face, PyTorch und LLMs. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und erkläre, wie du sie in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich NLP und maschinelles Lernen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt 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 wie du effektiv mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Unternehmenskultur und die Arbeitsweise des Unternehmens zu erfahren. Stelle Fragen dazu, wie das Team zusammenarbeitet und wie Forschung und Engineering integriert sind. Das zeigt dein Interesse an der langfristigen Zusammenarbeit und deinem Engagement für die Unternehmensziele.
