Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe ML-Infrastrukturen für innovative Roboterprojekte.
- Unternehmen: Gravis Robotics, ein dynamisches Startup in Zürich.
- Vorteile: Work-Life-Balance, vielfältige Kultur und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit tollen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Abschluss in einem verwandten Bereich und über 3 Jahre Erfahrung in ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Gravis Robotics, ein Startup in Zürich, sucht einen Data & ML Ops Engineer, um die Entwicklung und den Betrieb der Infrastruktur für maschinelles Lernen voranzutreiben. Die Rolle umfasst das Design von ML-Pipelines, das Management von Datenplattformen für robotische Datensätze und die Sicherstellung von CI/CD-Pipelines für Arbeitsabläufe.
Kandidaten sollten einen Abschluss in einem verwandten Bereich und über 3 Jahre relevante Erfahrung verfügen, einschließlich starker Fähigkeiten in Python und ML-Frameworks wie TensorFlow.
Gravis Robotics legt Wert auf Work-Life-Balance und setzt sich für Vielfalt ein.
ML Ops Engineer: Edge-to-Cloud Pipelines (Zurich) Arbeitgeber: Gravis Robotics
Gravis Robotics ist ein innovatives Start-up in Zürich, das nicht nur spannende Herausforderungen im Bereich der maschinellen Lerninfrastruktur bietet, sondern auch eine Unternehmenskultur fördert, die Vielfalt und Work-Life-Balance schätzt. Mitarbeiter haben die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen und ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln, während sie an zukunftsweisenden Projekten arbeiten, die die Robotik revolutionieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so ML Ops Engineer: Edge-to-Cloud Pipelines (Zurich) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft erfährt man so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit ML-Pipelines und CI/CD-Workflows zu teilen. Zeige, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse an der Stelle und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Wir lieben es, wenn Kandidaten Initiative zeigen!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit der Unternehmenskultur vertraut! Gravis Robotics legt Wert auf Work-Life-Balance und Diversität. Zeige in deinem Gespräch, dass du diese Werte teilst und wie du zur positiven Atmosphäre beitragen kannst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Ops Engineer: Edge-to-Cloud Pipelines (Zurich) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Position als ML Ops Engineer interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Wir suchen jemanden mit über 3 Jahren Erfahrung. Stelle sicher, dass du relevante Projekte und Erfolge in deinem Lebenslauf hervorhebst. Zeig uns, wie du Python und ML-Frameworks wie TensorFlow eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
Sei klar und präzise:Vermeide es, zu viel Fachjargon zu verwenden, aber sei auch nicht zu vage. Erkläre deine Fähigkeiten und Erfahrungen klar und präzise, damit wir sofort verstehen, was du kannst und wie du zu unserem Team passen würdest.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gravis Robotics vorbereitet
✨Verstehe die ML-Pipelines
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen von Gravis Robotics vertraut, insbesondere mit der Gestaltung und dem Betrieb von ML-Pipelines. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die zeigen, wie du ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige deine Python-Kenntnisse
Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu Python und ML-Frameworks wie TensorFlow zu beantworten. Es könnte hilfreich sein, einige Codebeispiele oder Projekte parat zu haben, die deine Fähigkeiten demonstrieren.
✨CI/CD im Fokus
Da CI/CD ein wichtiger Bestandteil der Rolle ist, solltest du in der Lage sein, über deine Erfahrungen mit Continuous Integration und Continuous Deployment zu sprechen. Erkläre, wie du diese Prozesse in deinen vorherigen Projekten implementiert hast.
✨Kulturelle Passung
Gravis Robotics legt Wert auf Vielfalt und Work-Life-Balance. Überlege dir, wie du zur Unternehmenskultur beitragen kannst und sei bereit, darüber zu sprechen, wie du in einem vielfältigen Team arbeitest und was dir eine gute Work-Life-Balance bedeutet.
