Senior ML Infra Engineer — Build the Robot Brain

Senior ML Infra Engineer — Build the Robot Brain

Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Baue und pflege GPU-Compute-Cluster und optimiere Datenpipelines für KI-Systeme.
  • Unternehmen: Innovatives Robotikunternehmen in Zürich mit einem kollaborativen Team.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und arbeite an spannenden KI-Projekten.
  • Qualifikationen: Über 3 Jahre Erfahrung in KI-Infrastruktur und Kenntnisse in Cloud-Plattformen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Ein Robotik-Technologieunternehmen in Zürich sucht einen erfahrenen ML Infrastructure Engineer. In dieser Senior-Rolle werden Sie GPU-Compute-Cluster aufbauen und warten, Datenpipelines entwerfen und das verteilte Training für großangelegte Deep-Learning-Systeme optimieren.

Der ideale Kandidat hat über 3 Jahre Erfahrung in der Infrastruktur für KI, umfassende Kenntnisse von Cloud-Plattformen und praktische Erfahrung mit Job-Planungstools.

Diese Position bietet wettbewerbsfähige Vergütung und ein kollaboratives Teamumfeld.

Senior ML Infra Engineer — Build the Robot Brain Arbeitgeber: Flexion

Als führendes Unternehmen in der Robotiktechnologie mit Sitz in Zürich bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir gleichzeitig auf die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter Wert legen. Genießen Sie wettbewerbsfähige Vergütung und die Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft der Technologie gestalten.

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Kontaktdaten:

Flexion Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior ML Infra Engineer — Build the Robot Brain mit Bravour zu bestehen

GPU Compute Clusters
Data Pipeline Architektur
Optimierung von verteiltem Training
Infrastruktur für KI
Cloud-Plattform-Kenntnisse
Job Scheduling Tools
Deep Learning Systeme