Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwicklung und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in produktiven Systemen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer Softwareplattform für effiziente operative Planung.
- Vorteile: Überwiegend Remote-Arbeit, attraktive Vergütung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Teamtreffen in Berlin und modernes technisches Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der operativen Planung mit modernster Technologie und direktem Business Impact.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Machine Learning Engineer und sehr gute Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
In unbefristeter Festanstellung
Gehalt: nach Berufserfahrung
Mein Mandant entwickelt eine innovative Softwareplattform, die die operative Planung in Werkstätten nachhaltig effizienter und transparenter macht. Die Plattform wird täglich in hunderten Betrieben produktiv eingesetzt und unterstützt zentrale operative Entscheidungen.
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung, Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in produktiven Systemen
- Integration von ML-Modellen in eine skalierbare Python-basierte Backend-Architektur
- Sicherstellung von Stabilität, Performance und Skalierbarkeit produktiver ML-Komponenten
- Entwicklung von Predictive Models auf Basis realer Betriebsdaten
- Durchführung von Datenanalyse, Feature Engineering und Modelloptimierung
- Monitoring und kontinuierliche Verbesserung produktiver ML-Modelle
- Enge Zusammenarbeit mit Backend-, Data- und Produktteams
- Mitgestaltung der ML-Systemarchitektur und technischer Entscheidungen
Ihr Profil:
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer mit Fokus auf produktive Systeme
- Nachweisbare Erfahrung darin, Machine-Learning-Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen und zu betreiben
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
- Fundierte Erfahrung mit klassischem Machine Learning (z. B. scikit-learn, XGBoost, LightGBM oder vergleichbar)
- Erfahrung mit Deployment und Integration von ML-Modellen in Backend-Systeme
- Erfahrung mit skalierbaren Softwarearchitekturen und produktiven Anwendungen
- Sehr gutes Verständnis von Software Engineering Best Practices
- Erfahrung mit APIs, Microservices oder verteilten Systemen von Vorteil
- Erfahrung mit Monitoring und Performance-Optimierung von ML-Systemen von Vorteil
- Deutschkenntnisse C1
Deine Vorteile:
- Überwiegend Remote-Arbeit möglich
- Regelmäßige Teamtreffen in Berlin
- Modernes technisches Umfeld und kurze Entscheidungswege
- Attraktive Vergütung und Entwicklungsmöglichkeiten
- Mitarbeit an einer technisch anspruchsvollen Kernkomponente mit direktem Business Impact
Interesse geweckt? Dann senden Sie Ihren Lebenslauf inkl. Gehaltsvorstellung und Verfügbarkeit direkt an s.wittmann@karesources.com. Ich freue mich von Ihnen zu hören.
Viele Grüße
Selma Wittmann
Ihre Ansprechpartnerin
Selma Wittmann
s.wittmann@karesources.com
Senior ML Engineer – Production Systems (m/w/d) Arbeitgeber: KA Resources
Unser Mandant bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem internationalen Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen zu arbeiten, wo Ihre Expertise in der technischen Kundenbetreuung geschätzt wird. Mit einer offenen Unternehmenskultur und einem kollegialen Team fördern wir Ihre individuelle Entwicklung und bieten Ihnen abwechslungsreiche Aufgaben mit viel Eigenverantwortung. Genießen Sie zudem 30 Tage Urlaub und eine 38-Stunden-Woche in einem wirtschaftlich stabilen Unternehmen im Ennepe-Ruhr-Kreis.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior ML Engineer – Production Systems (m/w/d) 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 KA Resources 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 Engineer – Production Systems (m/w/d) 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 Engineer – Production Systems (m/w/d) bei KA Resources gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KA Resources 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 KA Resources entscheidend sein!
