Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Modelle und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
- Unternehmen: HubSpot, ein führendes Unternehmen im Bereich KI und Predictive Analytics.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und beeinflusse bedeutende Projekte in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und starke Fähigkeiten in der Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Predictive Models-Abteilung ist Teil der AI Foundations Group bei HubSpot und arbeitet eng mit dem Predictive AI Platform-Team zusammen, um die nächste Generation von prädiktiven Einblicken, Bewertungen und Empfehlungsmodellen zu liefern. Als Staff Machine Learning Engineer im Predictive AI Models-Team bei HubSpot übernehmen Sie viele Verantwortlichkeiten – nutzen Sie tiefgehende Expertise im Bereich maschinelles Lernen, um die Produktvision durch starke Zusammenarbeit und praktische Programmierung voranzutreiben.
Wesentliche Qualifikationen:
- Langjährige Erfahrung in der Durchführung von Projekten mit hohem Wert und hoher Wirkung über mehrere Teams hinweg; Staff MLEs sind erfahrene Einzelbeitragsleister, die erwartet werden, den Standard für die Ingenieureorganisation zu erhöhen.
- Wunsch, in allen technischen Aspekten hands-on zu bleiben und durch Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden und internen Stakeholdern ein Vorbild zu sein.
- Erfahrung in der Entwicklung von Lösungen, die einen überproportionalen Einfluss auf die Geschäftsziele einer großen Organisation hatten.
- Strategische Richtung für große Projekte vorgeben.
- Regelmäßig Ingenieure in ihren Fachgebieten mentorieren und unterrichten.
- Pragmatische Entscheidungsfindung und Problemlösungsfähigkeiten demonstrieren.
- Expertenverständnis einer Vielzahl von ML-Techniken (z.B. Deep Learning, Optimierung, Regression, Transformer, große Sprachmodelle, Transferlernen usw.) und Tools (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow usw.).
- Experte in der Gestaltung der richtigen Architektur für verschiedene ML-Probleme aus Geschäftsanforderungen, oft identifizierend, wo ML in angrenzenden Bereichen effektiv sein kann.
- Über offline und online Metriken hinaus analysieren, wobei Datenschutz, Verzerrung, Sicherheit und Wartbarkeit von Modellen berücksichtigt werden.
- Begeisterung für den Aufbau zuverlässiger, skalierbarer Systeme zeigen.
- Teams über den Status quo hinaus führen; neue Möglichkeiten aufzeigen und einen gemeinsamen Weg nach vorne bauen.
- Tiefgehende Expertise in prädiktiven KI-Konzepten wie Empfehlungssystemen, Klassifikation, Ranking und Relevanz.
- Verkörpert die Werte unseres Ingenieurteams.
Wenn Sie aufgrund einer Behinderung Unterstützung oder Anpassungen benötigen, wenden Sie sich bitte über dieses Formular an uns. Diese Informationen werden vertraulich behandelt und nur zum Zweck der Feststellung einer angemessenen Anpassung für den Interviewprozess verwendet.
Staff Machine Learning Engineer Arbeitgeber: HubSpot, Inc.
HubSpot ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Teil des Predictive Models-Teams haben Mitarbeiter die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf die Unternehmensziele haben, während sie gleichzeitig von umfangreichen Wachstums- und Weiterbildungsmöglichkeiten profitieren. Die Unternehmenskultur fördert Kreativität und Teamarbeit, was es zu einem idealen Ort für Fachkräfte im Bereich Machine Learning macht, die ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und einen echten Unterschied machen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Machine Learning Engineer erhalten könntest
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie HubSpot, Inc. auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch HubSpot, Inc., nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von HubSpot, Inc. für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie HubSpot, Inc. zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei HubSpot, Inc. über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei HubSpot, Inc. arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HubSpot, Inc. vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.
