Lead ML Engineer

Lead ML Engineer

Vollzeit 75000 - 95000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite große ML-Projekte von der Idee bis zur Produktion und gestalte innovative Lösungen.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI/ML mit globalem Team und flacher Hierarchie.
  • Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und inspirierendes internationales Team.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit direkter Interaktion zu Kunden und spannenden R&D-Möglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte Systeme, die Millionen von Nutzern beeinflussen und echte Geschäftswerte schaffen.
  • Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung großer ML-Systeme und starke Problemlösungsfähigkeiten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.

Intuition Machines builds enterprise security products with an AI/ML focus.

We apply our research to systems that serve hundreds of millions of people, with a team distributed around the world.

You are probably familiar with our best-known product, the h Captcha security suite.

Our approach is simple: low overhead, small teams, and rapid iteration.

What you will do here

  • Lead large-scale ML projects and products from inception to production, overseeing the entire lifecycle from design and implementation to deployment and maintenance.
  • Make key architectural decisions to ensure solutions are scalable, efficient, and maintainable while balancing business and technical constraints.
  • Drive collaboration across ML and engineering teams to ensure product success, influencing technical discussions and decisions at all levels.
  • Design and implement state-of-the-art machine learning pipelines and models that impact millions of users and generate real business value.
  • Set technical standards and lead the development of scalable, testable, and high-performance applications.
  • Provide leadership and mentorship to other ML engineers, fostering the growth of a strong Machine Learning Engineering organization.

What you will learn

  • Work on systems that affect millions of users daily, scaling machine learning systems with billions of data points and millions of inferences per second.
  • Gain experience in architecting and scaling advanced ML solutions for real-world challenges, moving beyond standard approaches from research papers.
  • Have the opportunity to define technical strategy, contribute to significant ML advancements, and guide the future direction of ML systems at scale.

What we are looking for

  • 7+ years of experience building and maintaining large-scale production ML systems, with a focus on performance, scalability, and reliability.
  • Proven experience as the owner or significant contributor to products used by tens of thousands of customers, with the ability to make complex design decisions.
  • Expertise in machine learning algorithms, productionizing ML models, and scaling systems to handle large data volumes.
  • Strong problem-solving skills with creative approaches to overcoming technical challenges.
  • Experience leading technical discussions, driving decisions, and setting technical standards for a team.
  • Excellent written and verbal communication skills, with the ability to articulate complex technical topics to both technical and non-technical stakeholders.
  • Familiarity with modern orchestration platforms (Kubernetes, containerization, microservice design) and distributed systems.
  • Ability to identify, define, and segment complex research problems and drive innovative solutions that align with business and technical goals.

What we offer

  • Fully remote position with flexible working hours.
  • An inspiring team of colleagues spread all over the world.
  • Pleasant, modern development and deployment workflows: ship early, ship often.
  • High impact: lots of users, happy customers, high growth, and cutting edge R&D.
  • Flat organization, direct interaction with customer teams.

We celebrate equality of opportunity and are committed to creating an inclusive environment for all team members.

Join us as we transform cybersecurity, user privacy, and machine learning online!

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Lead ML Engineer Arbeitgeber: Intuition Machines, Inc.

Intuition Machines ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine vollständig remote Arbeitsumgebung mit flexiblen Arbeitszeiten bietet. Unser inspirierendes Team von Kollegen aus der ganzen Welt fördert eine flache Organisation, in der direkte Interaktionen mit Kunden und die Möglichkeit zur kreativen Problemlösung im Vordergrund stehen. Wir legen großen Wert auf Vielfalt und Inklusion und bieten unseren Mitarbeitern die Chance, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen und einen bedeutenden Einfluss auf die Cyber-Sicherheitslandschaft zu haben.

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Kontaktdaten:

Intuition Machines, Inc. Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead ML 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 Intuition Machines, Inc. 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 Lead ML Engineer mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen-Algorithmen
Produktion von ML-Modellen
Skalierung von Systemen
Leitung großer ML-Projekte
Architekturentscheidungen treffen
Zusammenarbeit zwischen ML- und Engineering-Teams
Entwicklung von skalierbaren Anwendungen

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 Lead ML Engineer bei Intuition Machines, Inc. gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Intuition Machines, Inc. 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 Intuition Machines, Inc. entscheidend sein!