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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte eine moderne Weiterbildungsplattform mit ML- und Softwareentwicklungskompetenzen.
- Arbeitgeber: Die Haufe Group bietet innovative Arbeitsbedingungen und fördert individuelle Entfaltung.
- Mitarbeitervorteile: Hybridarbeit, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines motivierten Scrum-Teams und entwickle kundennahe Lösungen mit echtem Impact.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in ML, Cloud-Technologien und starke Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich.
- Andere Informationen: Wir sind offiziell ein Great Place to Work®.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
DAS ERWARTET DICH:
- Deine Expertise in ML & Softwareentwicklung – Du nutzt dein Wissen in Machine Learning und Softwareentwicklung, um eine moderne Weiterbildungsplattform aktiv mitzugestalten.
- Ganzheitliche Entwicklung – Du arbeitest nicht nur an Machine Learning-Modellen, sondern bringst auch deine Cloud- und Softwareentwicklungskompetenzen ein, um innovative Lösungen zu schaffen.
- Vielfältige Aufgaben – Von der Entwicklung und Optimierung von ML-Modellen über Datenanalysen bis hin zur Implementierung von APIs und cloudbasierten Architekturen – du gestaltest den gesamten Prozess mit.
- Kundenzentrierung – Du bist die Schnittstelle zwischen Technologie und Fachbereichen, verstehst die Anforderungen unserer Kund:innen und entwickelst passgenaue Lösungen.
- Teamspirit & Agilität – In unserem motivierten Scrum-Team setzen wir auf Zusammenarbeit, kontinuierliche Weiterentwicklung und den gemeinsamen Erfolg.
DAS BRINGST DU MIT:
- Machine Learning-Expertise – Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von ML-Modellen (NLP, Klassifikation, Clustering, Regression, neuronale Netze).
- Cloud-Technologien – Fundierte Kenntnisse in der Umsetzung mit AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS Fargate).
- Ontologie-Engineering – Erfahrung in der Konzeption, Modellierung und Implementierung von Ontologien.
- Semantische Modellierung – Fähigkeit, komplexe Wissensdomänen strukturiert abzubilden, inkl. Definition von Klassen, Attributen und Beziehungen.
- Kundennähe – Starke Kommunikationsfähigkeiten und ein gutes Verständnis für Kundenanforderungen.
- Sprachkenntnisse – Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) sind erforderlich.
- Technologie-Stack – Erfahrung mit Python, BERT, LangChain, Scikit-learn, MongoDB, Pandas, PySpark.
DAS BIETEN WIR DIR:
In der Haufe Group schaffen wir wegweisende Arbeitsbedingungen, in denen sich jede:r von uns optimal einbringen und entfalten kann. Bei uns erhältst du Raum und Verantwortung, arbeitest hybrid mit flexiblen Arbeitszeiten und hast vielfältige Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten. Wir sind erlebbar und ganz offiziell ein Great Place to Work®.
Senior Machine Learning Engineer / Cloud Developer:in (w/d/m) - [\'Vollzeit\'] Arbeitgeber: Haufe Group
Kontaktperson:
Haufe Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer / Cloud Developer:in (w/d/m) - [\'Vollzeit\']
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen oder erhält wertvolle Einblicke in den Bewerbungsprozess.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Machine Learning und Cloud-Technologien beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch potenzielle Arbeitgeber kennenlernen und dich über aktuelle Trends informieren.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Cloud-Entwicklung übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder nutze Plattformen, die technische Interviewfragen anbieten, um deine Fähigkeiten zu schärfen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Teile deine Projekte oder Beiträge zu Machine Learning und Cloud-Technologien auf Plattformen wie GitHub oder LinkedIn. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und dein Engagement zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer / Cloud Developer:in (w/d/m) - [\'Vollzeit\']
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein maßgeschneidertes Anschreiben, das deine spezifischen Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Cloud-Entwicklung betont. Zeige, wie deine Fähigkeiten den Anforderungen der Stelle entsprechen.
Hebe relevante Projekte hervor: FĂĽge in deinem Lebenslauf konkrete Beispiele von Projekten hinzu, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die deine Kenntnisse in ML, Cloud-Technologien und Softwareentwicklung demonstrieren.
Prüfe auf Vollständigkeit und Fehler: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und achte darauf, dass sie frei von Rechtschreib- und Grammatikfehlern sind. Eine saubere und professionelle Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Haufe Group vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position umfangreiche Kenntnisse in Machine Learning und Cloud-Technologien erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu ML-Modellen, AWS-Diensten und deinem Technologie-Stack vorbereiten. Ăśberlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Expertise zu demonstrieren.
✨Verstehe die Kundenbedürfnisse
Da die Rolle eine Schnittstelle zwischen Technologie und Fachbereichen darstellt, ist es wichtig, dass du die Anforderungen der Kunden verstehst. Bereite dich darauf vor, wie du in der Vergangenheit Lösungen entwickelt hast, die auf spezifische Kundenbedürfnisse zugeschnitten waren.
✨Zeige Teamgeist und Agilität
In einem Scrum-Team zu arbeiten bedeutet, dass Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung entscheidend sind. Sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit im Team gearbeitet hast und welche Methoden du zur Förderung von Teamarbeit eingesetzt hast.
✨Präsentiere deine Kommunikationsfähigkeiten
Starke Kommunikationsfähigkeiten sind für diese Position unerlässlich. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du in der Lage bist, mit verschiedenen Stakeholdern effektiv zu kommunizieren.
