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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere fortschrittliche KI-Systeme mit Fokus auf Reasoning und skalierbare Inferenz.
- Arbeitgeber: Giotto.ai, ein innovatives KI-Unternehmen in der Schweiz.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und die Möglichkeit zur Remote-Arbeit.
- Andere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit monatlichen Teamtreffen in der Schweiz.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in NLP/ML, starke Python- und PyTorch-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Giotto.ai ist ein in der Schweiz ansässiges KI-Unternehmen, das souveräne Intelligenzsysteme für die Schweiz und Europa entwickelt. Unsere Mission ist es, souveräne KI-Fähigkeiten aufzubauen, die es der Schweiz und Europa ermöglichen, ihre strategische Unabhängigkeit, kulturelle Identität und Kernwerte zu bewahren, während sie eine weltklasse Leistung in fortschrittlichen Denkssystemen erreichen. Unsere Technologie konzentriert sich auf neue Architekturen für das Denken und effiziente KI-Systeme. Giotto.ai hat eine starke Forschungsleistung in internationalen KI-Benchmarks wie ARC-AGI gezeigt und baut nun die nächste Generation von Produktions-KI-Systemen.
Wir suchen einen starken Machine Learning Engineer, der hilft, fortschrittliche KI-Systeme zu entwerfen und bereitzustellen, die sich auf Denken und skalierbare Inferenz konzentrieren. Sie werden an großangelegten maschinellen Lernsystemen, verteilten Trainingspipelines und nächsten Generationen von Architekturen für Denkmodelle arbeiten. Je nach Erfahrungsgrad kann die Rolle das Führen eines Feature-Teams oder eines Projektteams beinhalten, obwohl starke senior individuelle Beiträge ebenfalls geschätzt werden.
Kerntechnologien:
- Python
- PyTorch
- Verteiltes Rechnen
- Ray
- Docker
Nice to Have:
- CUDA-Programmierung
- Erfahrung in der Leitung technischer Projekte oder Ingenieurteams
- Doktortitel in Naturwissenschaften
- Ex FAANG (oder ähnliche große Technologieunternehmen)
- Medaille bei prestigeträchtigen Olympiade-Wettbewerben (z.B. IMO, IOI, IPhO oder gleichwertige nationale/internationale Wettbewerbe)
- 5+ Jahre Erfahrung in NLP/ML-Anwendungen
Erforderliches Profil:
- Mid-senior oder senior Machine Learning Engineer (3+ Jahre in NLP/ML)
- Starke Python- und PyTorch-Erfahrung
- Erfahrung im Aufbau oder in der Bereitstellung von ML-Systemen in der Produktion
- Vertrautheit mit LLMs und Transformer-Architekturen
- Erfahrung mit verteiltem Training oder Inferenzsystemen
- Komfortabel in schnelllebigen Forschungs- und Produktionsumgebungen
Standort & Arbeitsstil:
Wir bieten eine Vollzeitbeschäftigung in der Schweiz. Hybrides Modell: Remote-Arbeit wird vollständig unterstützt. Das Team trifft sich einmal im Monat im Schweizer Büro. Außergewöhnliche Kandidaten, die anderswo in Europa wohnen, können ebenfalls berücksichtigt werden.
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Giotto.ai
Kontaktperson:
Giotto.ai HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der KI- und ML-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Hilfe beim Networking brauchst!
✨Zeige deine Projekte!
Hast du coole ML-Projekte oder Beiträge auf GitHub? Teile sie! Das zeigt nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für das Thema. Wir lieben es, kreative Ansätze zu sehen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen im Bereich Machine Learning vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir können dir Ressourcen empfehlen, wenn du magst!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du zu Giotto.ai passt, zögere nicht und bewirb dich direkt über unsere Website. So bist du sicher, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit sollte in deiner Bewerbung durchscheinen. Vermeide es, zu formell zu sein – wir wollen die echte, leidenschaftliche Version von dir kennenlernen.
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Machine Learning. Zeige, wie du mit Technologien wie Python und PyTorch gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast. Das macht dich für uns interessant!
Pass auf die Details auf: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer, übersichtlicher Lebenslauf und ein ansprechendes Anschreiben sind das A und O. Wir schätzen Sorgfalt und Professionalität!
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 du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Giotto.ai vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Kerntechnologien wie Python, PyTorch und verteiltem Computing vertraut. Sei bereit, spezifische Fragen zu diesen Themen zu beantworten und zeige, dass du praktische Erfahrungen in der Entwicklung von ML-Systemen hast.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Zeige, wie du deine Fähigkeiten in NLP/ML angewendet hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle möglicherweise das Führen eines Teams beinhaltet, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen zu sprechen. Betone, wie du technische Projekte geleitet oder zur Teamdynamik beigetragen hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen über die Unternehmenskultur, die aktuellen Projekte oder die Zukunftsvision von Giotto.ai vor. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, herauszufinden, ob das Unternehmen zu dir passt.