Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative KI-Modelle für spannende Projekte.
- Unternehmen: Start-Up mit disruptiver Technologie im Cloud-Bereich.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Cloud-Technologie und arbeite an bahnbrechenden KI-Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen und gute Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 90000 € pro Jahr.
Standort: Karlsruhe oder München
Gehalt: Ab 50.000 € bis 90.000 € je nach Erfahrung
Flexibilität: 3-4 Tage pro Woche Homeoffice
Unternehmen: Unser Kunde ist ein Series A finanziertes Start-Up, das eine cloudbasierte Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform anbietet, die den Prozess des Aufbaus, der Bereitstellung und der Skalierung von Anwendungen vereinfacht. Ihr Produkt verwandelt die Bereitstellung in eine entwicklerzentrierte Selbstbedienungserfahrung, die die Markteinführungszeit und Kosten reduziert.
Überblick: Schließen Sie sich der Mission des Unternehmens an, die Endgame-Infrastruktur für das Wachstum von Unternehmen zu werden. Das Unternehmen wird den Cloud-Markt mit patentierter Kerntechnologie und Referenzen von großen globalen Unternehmen disruptieren. Sie suchen einen AI Engineer mit einer soliden Grundlage in maschinellem Lernen, Softwareentwicklung und Datenwissenschaft.
Ihr Team: Die Professional Services helfen unseren Kunden, sich mit der Plattform vertraut zu machen und diese zu übernehmen, sobald sie sich angemeldet haben. Sie arbeiten eng mit den Entwicklungsteams der Kunden zusammen und helfen ihnen, Projekte wie KI-Anwendungsfälle zu realisieren.
Verantwortlichkeiten:
- AI/ML Entwicklung & Forschung
- Forschung, Prototyping und Implementierung neuartiger KI-Algorithmen und -Techniken.
- Verarbeitung, Analyse und Interpretation großer Datensätze zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur Förderung der Modellentwicklung.
- Bewertung und Feinabstimmung der Modellleistung, um Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit sicherzustellen.
- Entwurf, Entwicklung und Schulung von Modellen des maschinellen Lernens, die für Cloud-Infrastrukturen, Entwicklerwerkzeuge oder Codeanalysen relevant sind.
- Aktuell bleiben über die neuesten Entwicklungen in KI, maschinellem Lernen und verwandten Bereichen.
- Integration & Engineering
- Integration der entwickelten KI-Modelle in die Plattform und Backend-Systeme mit Unterstützung des Teams.
- Zusammenarbeit mit Softwareentwicklungsteams, um KI-Funktionen in Produktionsumgebungen bereitzustellen.
- Optimierung von KI-Modellen und Infrastruktur für Leistung, Ressourcennutzung und Skalierbarkeit im Cloud-Kontext.
- Schreiben von robustem, wartbarem Code und Beitrag zum Engineering-Lebenszyklus (Testen, Bereitstellung, Überwachung).
- Aktuell bleiben über Cloud-Technologien – von Bare Metal und VMs bis hin zu Containern, Orchestrierung und Anwendungsschichten – um effektiv KI-Lösungen zu erstellen und bereitzustellen.
Anforderungen:
- Fließend in Deutsch. Gute Englischkenntnisse in Schrift und Sprache.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten zur Zusammenarbeit im Engineering-Team.
- Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens in einer Produktionsumgebung.
- Selbstbewusstsein, um KI-Prinzipien und Modellarchitekturen mit technischen Kollegen und Stakeholdern zu diskutieren.
- Verständnis der Prinzipien der Softwareentwicklung und wie KI/ML-Modelle in größere Systeme integriert werden.
- Starke Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und relevanten KI/ML-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Grundkenntnisse in Linux (Administration mit Bash oder ähnlichem).
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen und Containerisierungstechnologien (z.B. Docker, Kubernetes).
AI Engineer Arbeitgeber: Hirefive
Unser Kunde ist ein innovatives Start-Up mit Sitz in Karlsruhe oder München, das eine cloudbasierte Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform anbietet. Die Unternehmenskultur fördert Flexibilität, indem 3-4 Tage pro Woche Homeoffice möglich sind, und bietet zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen Umfeld. Mit einer starken Ausrichtung auf KI-Entwicklung und einem disruptiven Ansatz im Cloud-Markt ist dies der ideale Ort für talentierte AI Engineers, die an bedeutenden Projekten arbeiten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Hirefive zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI Engineer bei Hirefive gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hirefive vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Hirefive entscheidend sein!
