Auf einen Blick
- Aufgaben: Bau und Betrieb einer Model-Serving-Plattform mit modernsten Technologien.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit flachen Hierarchien und Teamspirit.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Weiterbildung und internationale Austauschmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und neuesten Technologien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML Inference.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Aufbau und Betrieb einer Model-Serving-Plattform (z. B. Triton Inference Server)
- Integration unterschiedlichster Modelltypen und Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
- Entwicklung von Inference APIs (Batch & Streaming)
- Design robuster Input- und Output-Schemata für ML-Modelle
- Performance-Optimierung (Latenz, Durchsatz, GPU-Auslastung)
- Containerisierung und Deployment von Modellen (Docker, AWS)
Das bringst du mit
- Sehr gute Python-Kenntnisse (Backend / ML Runtime)
- Erfahrung mit ML Inference & Serving (z. B. Triton, TorchServe oder eigene Runtimes)
- Fundiertes Verständnis von:
- Model-Inputs und -Outputs
- Batching vs. Streaming
- FP32 / FP16 / Quantisierung
- Sicherer Umgang mit Docker und produktiven Deployments
- Starke Debugging-Fähigkeiten in verteilten ML-Systemen
- Grundkenntnisse in CUDA / GPU-Computing
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Das bieten wir dir
- Flexible Arbeitszeiten: Um Familie und Beruf optimal zu vereinbaren, kannst du deinen Arbeitstag nach deinen individuellen Bedürfnissen gestalten.
- Homeoffice: Egal, ob aus dem Büro oder von einem anderen Ort – mobiles Arbeiten gehört für uns zum Alltag.
- Mindset: Open Door, Teamspirit und flache Hierarchien sind im #teamGFT keine Buzzwords, sondern gelebte Praxis.
- 12.000 Talente weltweit: Profitiere von dem globalen Austausch mit Experten aus über 20 Ländern auf deinem Gebiet.
- Weiterbildung & Zertifizierungen: Nimm an Fortbildungen, Konferenzen und Zertifizierungen teil. Wir gehen auf deine individuellen Bedürfnisse ein.
- Standortbezogene Extras: Profitiere von weiteren Zusatzleistungen, wie Job Rad, Betrieblicher Altersvorsorge und vielem mehr.
- Neueste Technologien: Durch die Arbeit mit international führenden Konzernen und den Einsatz interdisziplinärer Teams arbeiten wir am Puls der Zeit und setzen uns ständig mit den neuesten Methoden und Technologien auseinander.
ML Infrastructure Engineer (m/w/f) Arbeitgeber: GFT Technologies
Als Arbeitgeber bietet GFT dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamspirit und flache Hierarchien setzt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf Homeoffice und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen nicht nur deine berufliche Entwicklung, sondern sorgt auch für eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem profitierst du von einem internationalen Austausch mit Experten und modernsten Technologien, die dir helfen, deine Fähigkeiten im Bereich ML-Infrastruktur weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so ML Infrastructure Engineer (m/w/f) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen, also lass uns aktiv werden und unser Netzwerk erweitern!
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse über ML-Modelle und deren Deployment auffrischst. Lass uns sicherstellen, dass wir die gängigen Frameworks und Tools wie Docker und Triton im Schlaf beherrschen!
✨Praktische Erfahrungen sammeln!
Wenn möglich, arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt uns auch die Möglichkeit, unsere Fähigkeiten in realen Szenarien zu demonstrieren.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und zeigst uns, dass du wirklich an der Position interessiert bist. Lass uns gemeinsam durchstarten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Infrastructure Engineer (m/w/f) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Vermeide es, zu formell zu sein, und lass deinen eigenen Stil durchscheinen. Das macht deine Bewerbung einzigartig.
Pass auf die Details auf:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung:Nutze die Gelegenheit, um zu zeigen, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen passen. Verlinke deine bisherigen Projekte oder Erfolge, die relevant sind – das macht dich für uns noch interessanter!
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GFT Technologies vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stell sicher, dass du die Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Wenn du beispielsweise mit Triton Inference Server oder Docker arbeitest, solltest du deren Funktionsweise und Anwendungsfälle kennen. Das zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, ML Inference und Debugging demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zur Teamstruktur, den verwendeten Technologien oder den Herausforderungen bei der Implementierung von ML-Modellen sein. Das zeigt, dass du aktiv an der Position interessiert bist.
✨Sprich über deine Soft Skills
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Flexibilität. Diese Eigenschaften passen gut zu dem offenen Mindset und Teamspirit, den das Unternehmen sucht.
