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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Ökosysteme für innovative Bedrohungserkennung.
- Arbeitgeber: Google, ein globales Unternehmen mit einer Kultur der Zugehörigkeit.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten im Bereich maschinelles Lernen und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und Kenntnisse in ML-Techniken erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Bachelor’s degree oder gleichwertige praktische Erfahrung.
1 Jahr Erfahrung in der Implementierung grundlegender Konzepte des maschinellen Lernens.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Master-Abschluss in Informatik, maschinellem Lernen oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung, die starke Grundlagen in der Softwareentwicklung in Sprachen wie Python, C++, Java oder Kotlin demonstriert.
- 1 Jahr Erfahrung mit Datenstrukturen und Algorithmen.
- 1 Jahr Erfahrung mit großflächigen verteilten Systemen, idealerweise im Kontext von Infrastrukturen oder Anwendungen des maschinellen Lernens.
- 1 Jahr Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens, insbesondere Techniken des tiefen Lernens oder der Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Erfahrung im Bereich der adversarialen Systeme, Betrugserkennung oder anderen Anti-Missbrauchsbereichen.
- Vertrautheit mit TensorFlow oder ähnlichen Frameworks.
Verantwortlichkeiten:
- Aufbau, Optimierung und Betrieb des ML-Ökosystems, das die transformerbasierten Kontenaktivitätsmodelle von UMAMI antreibt.
- Implementierung robuster ML-Pipelines und agentischer Setups für nahtlose Experimente, Merkmalsengineering, Training, Validierung und Bereitstellung, um die Produktionszeit neuer Bedrohungserkennungsmodelle zu beschleunigen.
- Implementierung von Modellmetriken und Benchmarks zur Unterstützung der Erklärbarkeit des Modellverhaltens sowie Analyse von Modellabweichungen und Identifizierung von Möglichkeiten zur Verfeinerung, um die Genauigkeit und Effektivität der Modelle aufrechtzuerhalten.
- Enge Zusammenarbeit mit unseren Partnern, einschließlich Trust and Safety, um eine nahtlose Einführung von UMAMI in unseren täglichen Bedrohungsbekämpfungsoperationen sicherzustellen.
Software Engineer ll, Account Threats Detection, Core Arbeitgeber: Google Inc.
Kontaktperson:
Google Inc. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Software Engineer ll, Account Threats Detection, Core
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen!
✨Mach dich sichtbar!
Teile deine Projekte und Erfahrungen auf sozialen Medien oder GitHub. Zeig, was du kannst! Das hilft uns, einen Eindruck von deinen Fähigkeiten zu bekommen und macht dich für Recruiter attraktiver.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Übe Coding-Challenges und algorithmische Probleme. Es gibt viele Ressourcen online, die dir helfen können, deine Fähigkeiten zu verbessern. Wir wollen sehen, dass du die Grundlagen beherrschst und kreativ denkst!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du dich für eine Stelle interessierst, bewirb dich direkt über unsere Karriereseite. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell an die richtigen Leute gelangt und wir dich im besten Licht sehen können!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Software Engineer ll, Account Threats Detection, Core
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir unsere Website an und informiere dich über StudySmarter. Verstehe, was wir tun und wie du dazu beitragen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Zeig deine Skills: Wenn du Erfahrung mit Machine Learning oder Softwareentwicklung hast, dann lass das in deiner Bewerbung nicht unter den Tisch fallen! Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du deine Fähigkeiten eingesetzt hast, um Probleme zu lösen.
Sei konkret: Vermeide allgemeine Floskeln und sei spezifisch in deiner Bewerbung. Nenne konkrete Beispiele für deine Erfahrungen mit Datenstrukturen, Algorithmen oder ML-Modellen. Das hilft uns, ein besseres Bild von dir zu bekommen!
Komm direkt zu uns: Wir freuen uns, wenn du dich über unsere Website bewirbst! So können wir sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet und wir sie schnellstmöglich prüfen können. Lass uns gemeinsam die Zukunft des Lernens gestalten!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google Inc. vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die relevanten Technologien und Frameworks wie TensorFlow oder ähnliche gut verstehst. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu diesen Tools zu beantworten und zeige, wie du sie in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
✨Verstehe die Grundlagen von ML und Software Engineering
Da die Rolle stark auf maschinellem Lernen basiert, solltest du die Kernkonzepte und Algorithmen gut beherrschen. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Datenstrukturen, Algorithmen und der Implementierung von ML-Modellen zu sprechen.
✨Bereite Beispiele für deine Erfahrungen vor
Denke an konkrete Projekte, bei denen du große verteilte Systeme oder ML-Modelle entwickelt hast. Erkläre, welche Herausforderungen du dabei hattest und wie du diese gemeistert hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikation
Da enge Zusammenarbeit mit anderen Teams wie Trust and Safety erforderlich ist, betone deine Fähigkeiten in der Teamarbeit und Kommunikation. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu geben, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.