Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Infrastruktur für KI-Anwendungen und optimiere ML-Systeme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das proaktive KI-Lösungen entwickelt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Innovation und kontinuierliche Verbesserung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und ML-Infrastruktur erforderlich.
Über ActAI
Es gibt über 5 Milliarden Benutzer, die heute grundlegende Anwendungen wie E-Mail, Notizen, Aufgaben und Kalender verwenden, und sie sind nicht AI-nativ. Unsere Mission ist es, proaktive Anwendungen für jeden auf der Welt zu entwickeln, der nicht an komplexe Eingaben gewöhnt ist. Wir zielen darauf ab, Intelligenz in Gespräche, Erledigungen, Organisation und Arbeitsabläufe zu bringen, mit minimalem bis gar keinem Eingabebedarf. Unser Produkt konzentriert sich darauf, eine hohe Zuverlässigkeit für langlaufende Arbeitsabläufe, persistente Kontexte und die Erledigung realer Aufgaben zu erreichen. Wir glauben, dass Produkte Halluzinationen erheblich reduzieren werden. Unser Ziel ist es, das Leben von jedem zu organisieren, damit wir alle Zeit für wertvolle und sinnvolle Dinge haben.
Über die Rolle
Als ML Platform Engineer werden Sie die Infrastruktur und Systeme aufbauen, die die KI-Fähigkeiten von ActAI unterstützen. Sie werden die Systeme hinter dem KI-Stack entwerfen und betreiben, von der Modellierung und Bewertung bis hin zu Bereitstellung, Inferenz, Beobachtbarkeit und kontinuierlicher Verbesserung. Sie werden eng mit KI-Ingenieuren, Forschern und Produktentwicklern zusammenarbeiten, um Modelle in zuverlässige, skalierbare und kosteneffiziente Produktionssysteme umzuwandeln. Sie werden die Plattformen, Werkzeuge und Infrastrukturen aufbauen, die es dem Team ermöglichen, schnell zu experimentieren und KI-Fähigkeiten mit Vertrauen in die Produktion zu bringen.
Fokus
- Aufbau und Betrieb der ML-Infrastruktur und Plattformen, die die KI-Produkte von ActAI unterstützen
- Entwurf von Systemen für Modelltraining, -bewertung, -bereitstellung, Inferenz und Experimentierung
- Aufbau und Optimierung der Modellbereitstellungs- und Inferenzinfrastruktur für hochdurchsatzfähige und latenzarme Arbeitslasten
- Verbesserung der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Latenz und Kosteneffizienz von KI-Systemen
- Entwicklung zuverlässiger Pipelines für Datenvorbereitung, Training, Bewertung, Modellveröffentlichung und kontinuierliche Verbesserung
- Aufbau von Plattformen und Werkzeugen, die es KI-Ingenieuren und Forschern ermöglichen, schneller zu experimentieren, zu bewerten und Modelle zu versenden
- Entwicklung von Bewertungs- und Benchmarking-Infrastrukturen zur Messung der Modellqualität, -leistung und -regressionen
- Aufbau von Produktionsbeobachtbarkeit, Überwachung, Nachverfolgung und Alarmierung für KI/ML-Arbeitslasten
- Verbesserung von KI-Systemen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Latenz, Durchsatz und Kosten
- Identifizierung von Engpässen im ML-Stack und kontinuierliche Verbesserung der Systemleistung
- Enge Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren, Forschern und Produktteams, um sich entwickelnde Modellanforderungen in produktionsbereite Infrastrukturen umzuwandeln
Ideale Erfahrung
- Starke Software-Engineering-Grundlagen und Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen
- Erfahrung im Aufbau von ML-Infrastrukturen, Plattformen oder Produktions-Maschinenlernsystemen
- Erfahrung mit Modellbereitstellung, Inferenz, Bewertung oder Datenpipelines
- Starkes Verständnis von verteilten Systemen und Systemzuverlässigkeit
- Fähigkeit, sauberen, wartbaren, produktionsreifen Code zu schreiben
- Komfortables Arbeiten in unklaren, schnelllebigen Umgebungen
- Neigung zu Eigenverantwortung, Experimentieren und kontinuierlicher Verbesserung
Ergebnisse
- Die KI-Infrastruktur unterstützt zuverlässig Produktionsarbeitslasten in großem Maßstab
- Modelle können effizient trainiert, bewertet, bereitgestellt und verbessert werden
- Inferenzsysteme liefern starke Latenz, Durchsatz, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz
- ML-Pipelines sind reproduzierbar, beobachtbar, wartbar und robust
- Modell- und Infrastrukturregressionen werden schnell erkannt und effizient diagnostiziert
- Gemeinsame ML-Infrastrukturfähigkeiten werden zu wiederverwendbaren Plattformprimitive, anstatt für jedes KI-Produkt neu aufgebaut zu werden
- Der KI-Stack kann sich schnell weiterentwickeln, während neue Modelle, Architekturen und Inferenztechniken entstehen
Remote Vollzeit: 170.000-350.000 USD/Jahr
Machine Learning Platform Engineer Arbeitgeber: Free resume
Als spezialisierte Personalberatung in der Bau- und Handwerksbranche bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld in Berlin zu arbeiten, das auf Eigenverantwortung und Gestaltungsspielraum setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und persönliche Entwicklung, während wir uns auf anspruchsvolle Fach- und Führungspositionen konzentrieren. Mit bis zu 37 Urlaubstagen, regelmäßigen Teamevents und der Chance, dein Netzwerk gezielt einzusetzen, sind wir der ideale Arbeitgeber für alle, die in der Branche wachsen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Platform Engineer erhalten könntest
✨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 Free resume anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Platform Engineer 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 Free resume vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Platform Engineer 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 Free resume 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 Free resume 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.
