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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwalte Vektordatenbanken und entwickle Machine-Learning-Modelle für spannende Projekte.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der KI-Technologie steht.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Prämien und tolle Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich!
- Warum dieser Job: Arbeite in einem dynamischen Team und bringe deine Ideen in die Zukunft der Technologie ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor oder Master in Informatik, Data Science oder ähnlichem; Erfahrung mit ML-Frameworks erforderlich.
- Andere Informationen: Du solltest Spaß an komplexen Herausforderungen und Teamarbeit haben.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Deine Verantwortung
- Du setzt und verwaltest Vektordatenbanken, um hochdimensionale Daten schnell und genau abzurufen.
- Du führst Feature Engineering durch, um die Performance deiner Modelle zu verbessern.
- Du arbeitest eng mit Teams aus verschiedenen Bereichen zusammen, um komplexe Probleme zu lösen und die Nutzererfahrung zu optimieren.
- Du definierst und setzt eine strategische Roadmap für Machine-Learning-Projekte um, die zu den Zielen des Unternehmens passt.
- Du entwickelst und trainierst Machine-Learning-Modelle mit modernsten Techniken.
- Du bleibst immer auf dem neuesten Stand der Forschung und bringst innovative Ideen in die Weiterentwicklung ein.
- Du analysierst und bereitest grosse Datensätze auf, um Modelle zu entwickeln und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
- Du übernimmst die Optimierung von Modellen, damit sie effizient, skalierbar und präzise bleiben.
- Du implementierst Tests und wartest Frameworks, um die Zuverlässigkeit deiner Machine-Learning-Lösungen sicherzustellen.
- Du dokumentierst deine Prozesse, Modelle und Methoden, damit dein Wissen geteilt und reproduziert werden kann.
Deine Skills
- Du bist vertraut mit Programmiersprachen wie Python oder R und nutzt ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn.
- Du kannst Projekte eigenständig leiten und effektiv im Team arbeiten.
- Du kommunizierst komplexe technische Konzepte klar und verständlich auch für nicht-technische Stakeholder.
- Du hast einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science, Machine Learning oder einem ähnlichen Bereich.
- Du hast Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Google Cloud, Azure) und Container-Technologien wie Docker oder Kubernetes.
- Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Datenstrukturen, Algorithmen und Software-Engineering-Prinzipien.
- Du hast praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI/ML-Lösungen mit Schwerpunkt auf LLM und LLM-Frameworks (z. B. LangChain) sowie Generative AI.
- Du bringst Know-how in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und entsprechenden Tools mit.
- Du arbeitest sicher mit Vektordatenbanken wie Pinecone, FAISS oder Milvus, um hochdimensionale Daten zu verwalten.
- Du kannst auf eine nachweisbare Erfahrung als Machine Learning Engineer oder in einer ähnlichen Rolle mit erfolgreichen Projekten zurückblicken.
Benefits
- Flexible Arbeitszeitgestaltung
- Beteiligung am Geschäftserfolg und Prämien
- Attraktive Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
- Interessante und abwechslungsreiche Tätigkeiten/Projekte
- Eingespieltes und dynamisches Team
AI Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Jobleads
Kontaktperson:
Jobleads HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Fachleuten im Bereich KI und Machine Learning zu vernetzen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologie! Verfolge aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Machine Learning und KI. Besuche Webinare, Konferenzen oder Workshops, um dein Wissen zu vertiefen und deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei, um deine Fähigkeiten in der Entwicklung von KI/ML-Lösungen zu zeigen. Dies kann dir helfen, deine Kenntnisse in der Anwendung von Vektordatenbanken und ML-Frameworks zu vertiefen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen und Szenarien, die in Interviews für KI-Engineers gestellt werden. Sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten und dein technisches Wissen zu demonstrieren, insbesondere in Bezug auf die Tools und Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Programmiersprachen, ML-Frameworks und Erfahrungen mit Cloud-Plattformen. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktischen Erfahrungen mit KI/ML-Lösungen hervor, insbesondere in Bezug auf LLM und Generative AI. Zeige konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Dokumentation und Kommunikation: Erwähne in deiner Bewerbung, wie du deine Prozesse und Modelle dokumentierst. Betone auch deine Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu kommunizieren, da dies für die Zusammenarbeit mit nicht-technischen Stakeholdern wichtig ist.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Ziele mit der strategischen Roadmap des Unternehmens übereinstimmen. Zeige deine Begeisterung für innovative Ideen und aktuelle Forschung im Bereich Machine Learning.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobleads vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle des AI Engineers stark technischer Natur ist, solltest du dich auf Fragen zu Programmiersprachen wie Python oder R sowie zu ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die Ziele des Unternehmens und wie Machine-Learning-Projekte dazu beitragen können. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du eine strategische Roadmap für Projekte definieren und umsetzen würdest, die den Zielen des Unternehmens entsprechen.
✨Kommuniziere klar und verständlich
Da du auch mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren musst, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Dies zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch in der Lage bist, dein Wissen effektiv zu teilen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams ist ein wichtiger Teil der Rolle. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen und die Nutzererfahrung zu optimieren.
