Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten im Finanzsektor.
- Unternehmen: Google Cloud, ein führendes Unternehmen in der Technologiebranche.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Boni, Aktienoptionen und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Finanzwelt.
- Qualifikationen: Erfahrung in Software- oder Datenengineering und Kenntnisse in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Machine Learning Engineer
Location options: Frankfurt am Main, Germany; Munich, Germany; London, UK.
- Minimum Qualifications
- Bachelor's degree in Computer Science, a related field, or equivalent practical experience.
- 6 years of experience in software or data engineering.
- Experience solving real‑world problems using machine learning methodologies (deep learning, reinforced learning), model identification, selection and AI operations such as model monitoring.
- Experience solving real‑world problems using Generative AI and agentic orchestration frameworks (e. g., Lang Chain, Crew AI, or Vertex AI Agent Builder) and vector databases.
- Experience with one of the following programming languages: Python, Go, or Java.
- Experience with design patterns, testing frameworks, and API contract design.
- Preferred Qualifications
- Experience in financial services, including regulatory and operational aspects of clearing, settlement, or custody.
- Familiarity with FSI regulatory practices, data residency, encryption at rest/transit (CMEK), and explainable AI requirements in banking.
- Experience with data modeling of relational, No SQL, and analytical data (Star Schema, Data Vault, etc.).
- Experience working in a high‑maturity Dev Ops culture (trunk‑based development, automated testing, blue/green deployments).
- Experience with Big Query, Vertex AI, Dataflow, and Pub/Sub, and ability to move from a vague business problem to a structured PRD and working technical demo.
Responsibilities
- Collaborate with clients to transform initial concepts into reality, creating solutions using the latest machine learning and Generative AI technologies.
- Identify high‑impact AI use cases in the capital markets finance industry, particularly within high‑stakes clearing, settlement, and custody environments.
- Build autonomous agentic workflows utilizing machine learning and Generative AI technologies for fully autonomous or human‑in‑the‑loop scenarios.
- Translate client requirements into Product Requirement Documents (PRDs), defining critical user journeys and success metrics.
- Evaluate and integrate AI solutions with modern data foundations, including relational databases, data lake houses, and real‑time streaming architectures.
- Ensure prototypes are built with a production‑first mindset, implementing basic CI/CD pipelines and Infrastructure‑as‑Code (e. g., Terraform) for reproducible and secure environments.
- Create clear technical guides to facilitate seamless hand‑off from proof‑of‑concept to engineering teams.
Benefits
- Individual pay determined by skills, experience, and education.
- Germany: €124,000 - €128,000 (EUR) + 15% bonus target + equity + benefits.
- #J-18808-Ljbffr
AI Innovation Engineer, Google Cloud Arbeitgeber: Google Germany GmbH
Google Cloud ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen fördert. Mit Standorten in Frankfurt am Main und München bietet das Unternehmen eine dynamische Arbeitskultur, die auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum basiert. Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Gehältern, attraktiven Boni und einem klaren Karrierepfad in einem zukunftsorientierten Umfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Innovation Engineer, Google Cloud 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 Google Germany GmbH anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Innovation Engineer, Google Cloud 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 Google Germany GmbH vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Innovation Engineer, Google Cloud 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 Google Germany GmbH 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 Google Germany GmbH 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.
