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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Komponenten und integriere Lösungen in unsere Software.
- Arbeitgeber: Ausgezeichnete Unternehmenskultur mit Fokus auf Innovation und Teamarbeit.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Sozialleistungen, flexible Arbeitszeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit viel Raum für eigene Ideen und persönliches Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit ML-Frameworks.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Was Du tun wirst:
- Durchführung von Rapid Prototyping auf Basis realer Daten sowie die anschließende Integration der Lösungen in unsere Software
- Entwicklung moderner KI-Komponenten (z. B. Klassifikation, Treatment Effects Estimation, Agentensysteme, Semantic Search) und Aufbau der zugehörigen MLOps-Pipelines zum Training und zur Evaluierung/Überwachung der Performance
- Konzeption und Entwicklung von Verfahren und Algorithmen unter Einsatz von Machine Learning-Ansätzen im Bereich Category Management, die unseren Anwendern durch intelligenten KI-Support fundierte Entscheidungen (Decision Making) ermöglichen
- Enge Zusammenarbeit im agilen Team mit anderen Entwicklern und Produktverantwortlichen, um Anforderungen iterativ in produktive Software zu verwandeln
- Einbringung Deiner Ideen in einem eigenverantwortlichen Umfeld
Wonach wir suchen:
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikationen für Software-Entwicklung mit hoher Affinität für Künstliche Intelligenz (KI/AI) und Machine Learning
- Praktische Erfahrung in der Anwendung gängiger ML-Frameworks und der Orchestrierung von MLOps-Prozessen (z. B. mit PyTorch, Transformers, Scikit-learn und ClearML)
- Gute Kenntnisse in Python und SQL
- Starke Begeisterung für das Thema „Machine Learning“ und den Wunsch, in diesem dynamischen Feld stetig Neues zu lernen und professionelle Software-Lösungen zu gestalten
- Freude an der Projektarbeit im Team und neuen Herausforderungen
Was Deinen Job bei uns attraktiv macht:
- Mehrfach durch Great Place to Work® und Kununu ausgezeichnete Unternehmenskultur
- Strukturierte Einarbeitung sowie ein professionelles und freundschaftliches Miteinander
- Eigenverantwortliche und abwechslungsreiche Tätigkeit im leistungsstarken Team mit viel Gestaltungsspielraum für eigene Ideen
- Modernes Firmengebäude und Arbeitsplatz-Equipment in attraktiver Lage mit guter Anbindung an Bremen und Oldenburg
- Arbeiten in einem klimaneutralen Unternehmen mit nachhaltigem Engagement für aktiven Klimaschutz, u.a. Aufforstungsprojekte und Klima-Bonus-Programm für Mitarbeitende
- Innovative Projekte für die „Großen“ der Branche in einer sehr guten und positiven Arbeitsatmosphäre
- Attraktive Sozialleistungen wie z.B. betriebliche Altersvorsorge, Betriebssport, Firmen-Fitness inkl. Hansefit und Wellpass
Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Hoffrogge
Kontaktperson:
Hoffrogge HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Machine Learning Engineers in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen, um dein Wissen zu zeigen. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um sicherer zu werden.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning! Sprich über deine Projekte und was du dabei gelernt hast. Arbeitgeber suchen nach Enthusiasmus und dem Willen, ständig Neues zu lernen – das macht dich zu einem attraktiven Kandidaten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, deine Motivation klar zu kommunizieren – warum willst du Teil unseres Teams werden?
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Machine Learning Engineer brennst.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du mit ML-Frameworks gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast – das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und professioneller Auftritt zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei StudySmarter!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hoffrogge vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die gängigen ML-Frameworks wie PyTorch und Scikit-learn gut kennst. Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu nennen, in denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Verstehe die Anforderungen des Unternehmens
Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege dir, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den spezifischen Anforderungen passen. Sei bereit, während des Interviews zu erklären, wie du zur Entwicklung von KI-Komponenten beitragen kannst.
✨Bereite Fragen vor
Zeige dein Interesse am Unternehmen und der Position, indem du gezielte Fragen stellst. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Machine Learning oder wie das Team agiert, um innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Präsentiere deine Teamfähigkeit
Da enge Zusammenarbeit im agilen Team gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du deine Ideen einbringst und wie du Herausforderungen im Team gemeistert hast.