Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Entwicklung von Open-Source-Maschinenlernwerkzeugen und arbeite eng mit der Community zusammen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Open-Source-Maschinenlernen spezialisiert hat.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Vollständig remote mit einer Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Wachstums.
- Warum dieser Job: Trage zur Evolution von Kern-ML-Bibliotheken bei und arbeite an bedeutenden Projekten.
- Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Jobgether sucht derzeit einen Open-Source Machine Learning Engineer in der Schweiz. Diese vollständig remote Rolle bietet die Möglichkeit, zu einflussreichen Open-Source-ML-Ökosystemen beizutragen. Sie werden eng mit der Community zusammenarbeiten, um die Entwicklung von Kern-ML-Bibliotheken zu gestalten.
Ideale Kandidaten sollten über starke Kenntnisse in Python und Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch verfügen. Diese Rolle fördert eine Kultur der kontinuierlichen Entwicklung und Zusammenarbeit, mit wettbewerbsfähiger Vergütung und flexiblen Arbeitsbedingungen.
Open-Source ML Engineer: Shape Transformer Tools (Remote) Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine Kultur der kontinuierlichen Entwicklung und Zusammenarbeit fördert. Als Open-Source Machine Learning Engineer in der Schweiz profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einer wettbewerbsfähigen Vergütung, während Sie an bedeutenden Projekten in der offenen ML-Community mitwirken. Die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln und aktiv zur Evolution von Kern-ML-Bibliotheken beizutragen, macht diese Position besonders attraktiv.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Open-Source ML Engineer: Shape Transformer Tools (Remote) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen ML-Engineers und Open-Source-Enthusiasten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Mach dich mit den Tools und Frameworks vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du bereits Erfahrung mit PyTorch hast, zeig das in deinem Portfolio oder bei Gesprächen. Wir wollen sehen, dass du die Skills hast!
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du an Coding-Challenges teilnimmst. Plattformen wie LeetCode oder HackerRank können dir helfen, deine Fähigkeiten zu schärfen. Zeig uns, dass du die Probleme lösen kannst!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Vergiss nicht, dein Interesse an Open-Source-Projekten zu betonen – das zeigt, dass du wirklich Teil der Community sein willst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Open-Source ML Engineer: Shape Transformer Tools (Remote) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die Leidenschaft für Open-Source ML haben und das auch in ihren Worten ausdrücken.
Betone deine Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks wie PyTorch klar hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben.
Zeige dein Engagement für die Community:Da wir eng mit der Community zusammenarbeiten, ist es wichtig, dass du deine Erfahrungen und Beiträge zu Open-Source-Projekten erwähnst. Lass uns wissen, wie du zur Weiterentwicklung von ML-Bibliotheken beigetragen hast!
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und dich besser kennenlernen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether vorbereitet
✨Mach dich mit den Open-Source-Projekten vertraut
Bevor du zum Interview gehst, schau dir die aktuellen Open-Source-Projekte an, an denen das Unternehmen arbeitet. Zeige dein Interesse und deine Kenntnisse über die spezifischen ML-Bibliotheken, die sie verwenden, und bringe eigene Ideen ein, wie du zur Weiterentwicklung beitragen kannst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in Python und mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch demonstrieren. Erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Zeige Teamgeist und Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, ist es wichtig, dass du deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern oder der Community betreffen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Kultur des Unternehmens zu erfahren. Frage nach den Möglichkeiten zur kontinuierlichen Entwicklung und wie das Team zusammenarbeitet. Das zeigt dein Interesse an einer langfristigen Zusammenarbeit und deinem Engagement für persönliches Wachstum.
