Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Datenpipelines für KI/ML-Produkte in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das KI/ML für Cybersicherheit nutzt.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und ein inspirierendes internationales Team.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und direkte Interaktion mit Kunden.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Cybersicherheit und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Datenrollen und fundierte Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Intuition Machines uses AI/ML to build enterprise security products.
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.
As a Senior ML Ops Engineer, you will help shape and expand the pipelines that power our products and research efforts.
You’ll work across teams to design, maintain, and improve high-performance data pipelines, ensuring that data is accessible, reliable, and scalable to meet the needs of our users and internal stakeholders.
Using AI: Coding agents are indisputably useful tools.
We provide access to the top 3 models, and were early adopters of evals-first development flows.
Familiarity with coding using agents is part of all interviews.
However, reliability and correctness are critical for us.
You will need to read and understand every line of code with your name on it, and it will be reviewed by both people and machines.
What will you do
- Maintain, extend, and improve existing data/ML workflows, and implement new ones to handle high-velocity data.
- Provide interfaces and systems that enable ML engineers and researchers to build datasets on demand.
- Influence data storage and processing strategies.
- Collaborate with the ML team, as well as frontend and backend teams, to build out our data platform.
- Reduce time-to-deployment for dashboards and ML models.
- Establish best practices and develop pipelines and software that enable ML engineers and researchers to efficiently build and use datasets.
- Work with large datasets under performance constraints comparable to those at the largest companies.
- Iterate quickly, with a focus on shipping early and often, ensuring that new products or features can be deployed to millions of users.
What we are looking for
- Minimum of 3 years of experience in a data role involving designing and building data stores, feature engineering, and building reliable data pipelines that handle high loads.
- At least 2 years of professional software development experience in a role other than data engineering.
- Proficiency in Python and experience working with Kafka infrastructure and distributed data systems.
- Deep understanding of SQL and No SQL databases (preferably Clickhouse).
- Familiarity with public cloud providers (AWS or Azure).
- Experience with CI/CD and orchestration platforms: Kubernetes, containerization, and microservice design.
- Proven ability to make independent decisions regarding data processing strategy and architecture.
- Thoughtful, self-directed individual who is able to operate effectively in a fast-paced environment.
Nice to Have
- Experience collaborating across ML, backend, and frontend teams.
- Understanding of machine learning fundamentals, including model training, inference, and frameworks such as Py Torch or Tensor Flow.
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!
Please note that all positions require pre-employment screening, including third-party verification of work history, education, and identity, as well as a final in-person interview and identity verification step, which will be conducted in your country of residence.
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Senior ML Ops 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.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior ML Ops 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 Senior ML Ops 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 Senior ML Ops 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!