Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere MLOps-Praktiken und entwickle skalierbare ML-Pipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Machine Learning mit Fokus auf Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Mentoring-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Machine Learning Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
- Drive and improve MLOps practices across the ML environment
- Build and optimize CI/CD pipelines using Git Lab
- Implement ML experiment tracking and model management with MLflow
- Productionize and deploy machine learning models using AWS Sage Maker
- Design and maintain scalable ML and data pipelines
- Develop and maintain Python-based ML and data infrastructure
- Implement monitoring and observability for ML systems
- Provide technical guidance and mentor Data Scientists, Data Engineers, and MLOps Engineers
- Apply software engineering best practices, including testing, documentation, and system design
- Collaborate with Product Managers, Data Scientists, Engineers, and business stakeholders
- Evaluate and introduce new technologies to improve ML capabilities
Requirements
- 5+ years of professional experience in Machine Learning Engineering
- Strong experience deploying and maintaining production ML systems
- Expert-level Python skills and knowledge of the data science ecosystem
- Hands-on experience with AWS, preferably AWS Sage Maker
- Strong knowledge of MLOps practices and lifecycle
- Practical experience with MLflow
- Experience with Git Lab CI/CD
- Experience with at least one major deep learning framework, e. g. Py Torch or Tensor Flow
- Experience designing and building scalable ML and data pipelines
- Experience with ML system monitoring and observability
- Ability to design, document, and communicate complex technical architectures
- Experience mentoring and providing technical guidance to other engineers and data scientists
- Strong communication and stakeholder management skills
- Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or a related technical field, or equivalent practical experience
- Preferred: Master's or Ph D in Computer Science, AI, or Machine Learning
- Preferred: Experience with Prometheus, Grafana, or Evidently AI
- Preferred: Experience working with large-scale recommender systems
- Preferred: Strong understanding of software engineering and system design principles
- Core Competencies
Demonstrates expertise in Machine Learning Engineering with a strong focus on MLOps practices, CI/CD pipeline optimization, and productionizing ML models using AWS Sage Maker.
Proficient in Python and experienced in mentoring teams while implementing best software engineering practices.
- Highest-signal resume keywords
- Machine Learning Engineering
- AWS Sage Maker
- Python Programming
- MLOps Practices
- CI/CD Pipeline Development
- ATS Optimization Keywords
- Hard Skills
- Machine Learning Engineering
- Python Programming
- MLOps Practices
- CI/CD Pipeline Development
- MLflow
- Deep Learning Frameworks
- Monitoring and Observability
- Data Pipeline Design
- Technical Documentation
- System Design
- Soft Skills
- Technical Guidance
- Mentoring
- Communication
- Stakeholder Management
Certifications & Qualifications
- Bachelor's Degree in Computer Science
- Master's or Ph D in Computer Science, AI, or Machine Learning
- Industry Keywords
- MLOps
- Machine Learning
- Data Science Ecosystem
- Recommender Systems
- Tools & Technologies
- AWS
- Git Lab
- MLflow
- Prometheus
- Grafana
- Evidently AI
- #J-18808-Ljbffr
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Jobtailor
Als Front Office Supervisor in unserem dynamischen Team bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem unterstützenden und freundlichen Arbeitsumfeld zu wachsen. Wir legen großen Wert auf die berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter und bieten regelmäßige Schulungen sowie die Chance, Verantwortung zu übernehmen. Unsere Lage ermöglicht es Ihnen, Teil einer lebendigen Gemeinschaft zu sein, während Sie gleichzeitig die Standards unseres Franchise-Partners einhalten und unseren Gästen einen unvergesslichen Aufenthalt bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Jobtailor anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior Machine Learning Engineer bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Jobtailor vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Jobtailor klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
