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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Anwendungen mit dem Frequenz Open Source SDK.
- Arbeitgeber: Frequenz ist ein innovatives Technologieunternehmen im Bereich KI und erneuerbare Energien.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und ein internationales Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit bahnbrechenden KI-Lösungen und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Entwickeln und implementieren Sie ML-Anwendungen unter Verwendung des Frequenz Open Source SDK und unserer Entwicklerplattform.
Über Frequenz
Frequenz ist ein lebhaftes Technologieunternehmen, das bahnbrechende Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz entwickelt, um den schnellen Übergang zu einer dezentralen Welt der Energie zu ermöglichen. Unsere Open-Source-Entwicklerplattform ermöglicht es Kunden, ihren Weg zu 100 % erneuerbarer Energie zu beschleunigen. Wir helfen Unternehmen, sich schnell von passiven Stromverbrauchern zu selbstversorgenden Prosumern zu entwickeln, die in der Lage sind, verschiedene erneuerbare Energiequellen zu nutzen.
Wir suchen Menschen, die bereit sind, sich voll und ganz einzubringen. Wenn diese Herausforderung Sie nicht abschreckt, dann könnten Sie gut zu uns passen… schließlich ist es keine leichte Aufgabe, den Planeten zu retten!
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung von ML-Anwendungen: Nutzen und tragen Sie zum Frequenz Open Source SDK und unserer Entwicklerplattform bei, um maschinelle Lernmodelle basierend auf Echtzeitmarkt-, Mikronetz- und Umweltdaten sowie betrieblichen Einschränkungen zu erstellen.
- Verwaltung des gesamten ML-Lebenszyklus: Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von der ersten Entwurfsphase über Entwicklung, Bereitstellung bis hin zur kontinuierlichen Optimierung.
- Implementierung effizienter Lösungen: Nutzen Sie moderne EDGE-AI-Hardware und verteilte Computersysteme kosteneffektiv.
- Aktive Teilnahme an der Softwareentwicklung, um Modelle in die Produktion zu bringen.
- Beitrag zur ML-Strategie und Innovation: Identifizieren Sie neue Forschungsbereiche und unterstützen Sie die Generierung neuartiger geistiger Eigentumsrechte.
- Schreiben von Spezifikationen und Dokumentationen: Erstellen Sie klare und prägnante Anwendungsspezifikationen und Whitepapers.
- Leitung technischer Initiativen: Führen und inspirieren Sie das Team, um zukünftige Lösungen zu implementieren und bereitzustellen.
- Aktualisierung mit ML-Tools: Führen Sie neue Tools, Frameworks und Prozesse in das Team und das Unternehmen ein.
Qualifikationen
- Bildungsqualifikationen: Abschluss in Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik, Physik oder einem verwandten Bereich.
- Maschinelles Lernen: Starke Kenntnisse und praktische Erfahrung mit einer Vielzahl von ML-Methoden, einschließlich tiefen neuronalen Netzen und traditionellen Modellen.
- Modellbereitstellung: Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung und erfolgreichen Nutzung von ML-Modellen ist unerlässlich.
- Anwendungsentwicklung: Kompetent in der Entwicklung von Anwendungen als wesentlicher Teil der Rolle, erfordert starke Programmierkenntnisse.
- Python-Kenntnisse: Beherrschung von Python für Datenvorverarbeitung, Analyse und Visualisierung.
- Algorithmusdesign: Starke Kenntnisse in Datenstrukturen, Algorithmusdesign und Implementierung effizienter Codes.
- Entwicklungstools: Erforderliche Kenntnisse in Git, Linux und Docker.
Nice-to-have
- Forschung: Eine starke persönliche Forschungsagenda mit peer-reviewed Veröffentlichungen in relevanten Bereichen.
- Community-Engagement: Aktive Beiträge zu Open-Source-Projekten oder Teilnahme an Programmierwettbewerben.
- Branchenspezifisches Wissen: Tiefgehendes Wissen über den Energiesektor oder algorithmischen Handel.
- Edge AI: Praktische Erfahrung mit der Bereitstellung von KI auf Edge-Geräten.
- Verteiltes Rechnen: Verständnis von verteilten Rechenframeworks wie Spark, Dask und Ray.
Über Sie
- Mission-driven: Tief engagiert für die Mission und Werte von Frequenz.
- Teamplayer: Flexibel, kooperativ und engagiert für qualitativ hochwertige Arbeit.
- Proaktiv: Leidenschaftlich daran interessiert, effiziente, automatisierte Prozesse zu verbessern und umzusetzen.
- Innovativ: Angetrieben von Neugier und erstprinzipieller Denkweise.
- Integrität: Offen für Feedback und trägt zu einer respektvollen, transparenten Umgebung bei.
- Forschungsorientiert: Ausgezeichnete Forschungs- und Problemlösungsfähigkeiten.
Unsere Unternehmenskultur & Werte
- Starker Fokus auf Nachhaltigkeit und Umweltverantwortung.
- Förderung von Innovation, Kreativität und Zusammenarbeit.
- Engagement für das Wachstum und die Entwicklung der Mitarbeiter sowie deren geistiges und körperliches Wohlbefinden.
- Aktive Förderung von Vielfalt, Gleichheit und Inklusion.
Bei Frequenz erleben Sie… einen Unterschied in der Nachhaltigkeit, ein wettbewerbsfähiges Gehalt und die Teilnahme an unserem virtuellen Optionsprogramm.
Senior Machine Learning Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Frequenz
Kontaktperson:
Frequenz HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer (f/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten in der Branche, besuche Meetups oder Konferenzen und lass sie wissen, dass du auf der Suche nach einer neuen Herausforderung bist. Oft erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Kontakte.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über Frequenz, unsere Projekte und die Technologien, die wir nutzen. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch leidenschaftlich an unserer Mission interessiert bist.
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind Gold wert! Wenn du die Möglichkeit hast, an Open-Source-Projekten teilzunehmen oder eigene Projekte zu starten, mach das! Zeige, was du kannst, und bringe deine Ideen ein – das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt uns, dass du wirklich an Frequenz interessiert bist. Außerdem kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Energie gestalten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer (f/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Machine Learning sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du zu Frequenz passen würdest und was dich motiviert.
Mach es konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Technologien, die du genutzt hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zu sehen, wie du unser Team bereichern kannst.
Dokumentation ist der Schlüssel!: Achte darauf, dass deine Unterlagen klar und strukturiert sind. Eine gut geschriebene Bewerbung mit präzisen Spezifikationen und Dokumentationen zeigt uns, dass du die Anforderungen an die Rolle verstehst und ernst nimmst.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Frequenz vorbereitest
✨Verstehe die Frequenz-Mission
Mach dich mit der Mission und den Werten von Frequenz vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch leidenschaftlich daran interessiert bist, die Welt durch nachhaltige Energie zu verändern.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Machine Learning und Softwareentwicklung demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du innovative Lösungen entwickelt hast.
✨Zeige dein Wissen über ML-Tools
Stelle sicher, dass du mit den gängigen ML-Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow vertraut bist. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten und erkläre, wie du sie in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
✨Sei proaktiv und innovativ
Frequenz sucht nach kreativen Köpfen, die bereit sind, bestehende Prozesse in Frage zu stellen. Teile Ideen, wie du neue Ansätze zur Optimierung von ML-Anwendungen oder zur Verbesserung der Teamarbeit einbringen könntest.