Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe KI/ML-Lösungen für nachhaltige Technologien.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Abfallinfrastruktur mit Fokus auf Innovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft, indem du Abfall in wertvolle Ressourcen verwandelst.
- Qualifikationen: MSc in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in agiler Softwareentwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Welcome to Kanadevia Inova, a global innovation leader in the waste infrastructure space, where we believe in creating a sustainable future through technology and innovation.
At Kanadevia Inova, we pride ourselves on being at the forefront of waste-to-X technology.
We are not just waste managers; we are creators of value from what communities discard.
Your role at Kanadevia Inova directly contributes to turning something once considered useless - waste - into something invaluable: energy, heat, hydrogen, fertilizer, and beyond.
Job Description Industrialise and operate AI/ML solutions by transforming prototypes into scalable, production-ready applications.
Design, implement, and maintain end-to-end MLOps pipelines covering training, validation, deployment, monitoring, and retraining.
Collaborate closely with Data Scientists, Data Engineers, Software Engineers, Product Managers, and business stakeholders to deliver AI solutions.
Ensure reliability, security, compliance, data integrity, performance, and governance throughout the machine learning lifecycle.
Monitor and optimise model performance, troubleshoot production issues, and support continuous improvement while mentoring less experienced colleagues.
Qualifications MSc in Computer Science or a STEM field with a strong computer science focus, plus experience working in agile software development environments.
Strong Python programming skills and hands-on experience with machine learning frameworks such as Py Torch, Tensor Flow, or Scikit-learn.
Solid understanding of MLOps practices, including model deployment, versioning, monitoring, and lifecycle management in production environments.
Experience with cloud platforms (preferably Azure), containerisation technologies (Docker), APIs, databases, and distributed systems.
Knowledge of data engineering and data processing frameworks; experience with industrial Io T, time-series data, computer vision, or Physics-AI solutions is advantageous.
Additional Information For HR agencies: Please note that we do not accept applications coming from agencies.
Thank you.
Job Location #J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Kanadevia Inova
Kanadevia Inova bietet als Arbeitgeber eine verantwortungsvolle Herausforderung in einem dynamischen und teamorientierten Umfeld. Mit einem klaren Fokus auf persönliche Weiterentwicklung und flexiblen Arbeitszeitmodellen, einschließlich der Möglichkeit für mobiles Arbeiten, fördert das Unternehmen eine moderne Arbeitskultur. Zudem profitieren Mitarbeitende von einer attraktiven Infrastruktur, kostenlosen Annehmlichkeiten wie Kaffee und frischem Obst sowie einem Zuschuss zur betrieblichen Altersversorgung, was die Position des HSE Managers in Zeven besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning 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 Kanadevia Inova 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 Machine Learning 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 Machine Learning Engineer bei Kanadevia Inova gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kanadevia Inova 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 Kanadevia Inova entscheidend sein!
