Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Lösungen und integriere sie in unsere Software.
- Unternehmen: Ausgezeichnete Unternehmenskultur mit Fokus auf Innovation.
- Vorteile: Attraktive Sozialleistungen, flexible Arbeitszeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere 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.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit ML-Frameworks.
Das prognostizierte 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) - System Engineering / Admin, Ingenieur Arbeitgeber: Hoffrogge
Unser Unternehmen bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Machine Learning Engineers, die in einem dynamischen und innovativen Team arbeiten möchten. Mit einer mehrfach ausgezeichneten Unternehmenskultur, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Nachhaltigkeit schaffen wir ein inspirierendes Umfeld, das kreatives Denken und eigenverantwortliches Handeln fördert. Zudem profitieren unsere Mitarbeitenden von attraktiven Sozialleistungen und einem modernen Arbeitsplatz in bester Lage zwischen Bremen und Oldenburg.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer (m/w/d) - System Engineering / Admin, Ingenieur erhalten könnten
✨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
Mach dich bereit für technische Interviews! Übe häufige Fragen zu Machine Learning und Python. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für KI! Sprich über deine eigenen Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast. Arbeitgeber suchen nach Menschen, die wirklich für das Thema brennen und bereit sind, sich weiterzuentwickeln.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird. Und vergiss nicht, deine Begeisterung für die Stelle in deinem Gespräch zu zeigen – wir lieben es, wenn Bewerber ihre Ideen einbringen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer (m/w/d) - System Engineering / Admin, Ingenieur mit Bravour zu bestehen
Einige 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 erzähle uns von deinen Erfahrungen und Leidenschaften im Bereich Machine Learning.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeige uns, wie du ML-Frameworks angewendet hast und welche Erfolge du damit erzielt hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer!
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 das, was wir bei StudySmarter schätzen!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hoffrogge vorbereitet
✨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 MLOps-Prozesse
Da MLOps ein wichtiger Teil der Stelle ist, solltest du die Grundlagen und Best Practices kennen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit MLOps-Pipelines aufgebaut oder optimiert hast und sei bereit, darüber zu sprechen.
✨Bereite Fragen vor
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur und den Projekten, an denen du arbeiten würdest. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Produktverantwortlichen aussieht.
✨Sei bereit, deine Ideen zu teilen
Das Unternehmen sucht nach jemandem, der eigenverantwortlich arbeitet und kreative Lösungen einbringt. Überlege dir innovative Ansätze oder Projekte, die du in der Vergangenheit umgesetzt hast, und präsentiere diese während des Interviews.
