Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege ML-Modelle und arbeite an innovativen Projekten im Gesundheitsbereich.
- Unternehmen: Liom, ein Schweizer Deep-Tech Unternehmen mit Fokus auf Gesundheitstechnologie.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, Work-Life-Balance und die Möglichkeit, einen echten Unterschied zu machen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit 18 Nationalitäten und großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien, um das Wohlbefinden der Menschen zu verbessern.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Machine Learning und Kenntnisse in Python und MLOps.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € pro Jahr.
About Liom LIOM is a Swiss deep-tech company building the ultimate health wearable for conscious living – a continuous, needle-free window into your body's chemistry, starting with glucose.
Through this, we empower users to make informed lifestyle choices and live healthier and longer lives.
Developed in Switzerland over 8+ years by 50+ scientists, validated across 130+ subjects, and protected by 23 patent families.
Your mission We are looking for a talented Machine Learning Engineer with at least two years of industry experience in the tech sector.
The ideal candidate is an expert in modern python and MLOps tools and practices, and has experience in translating research code into production.
If you have experience developing and deploying ML models using Py Torch/Jax/Tensor Flow, are familiar with tools like Vertex AI and are excited about applying your skills to a challenging problem, we want to hear from you!
As a Machine Learning Engineer you will Develop, and maintain our model, training, and evaluation code and ensure correctness, reproducibility, performance, and maintainability.
Collaborate with researchers and engineers to design, develop, and deploy full ML pipelines both in the cloud and on compute-constrained devices.
Use cloud-based ML platforms such as Vertex AI to streamline and scale ML workflows.
Employ MLOps tools for experiment tracking, model evaluation and selection, deployment and monitoring.
A passion for staying at the forefront of machine learning and software engineering and embracing the latest tools and libraries.
Your profile Required qualifications: At least 2 years of experience in a Machine Learning Engineering role.
Proficiency in Python, with a strong track record of writing correct, reproducible and maintainable code.
Proficiency in at least one of the main deep learning frameworks Py Torch/Jax/Tensor Flow.
Proficiency with MLOps tools for experimental tracking and monitoring, as well as for Hyperparameter Tuning Familiarity with cloud-based ML platforms, such as Vertex AI.
The following qualifications are a plus: Experience with distributed training using Kubernetes/Ray.
Experience with pipeline orchestration tools such as Air Flow, Prefect or Dagster.
Experience with model quantization and pruning.
Experience in a compiled or language such as C++ or Rust.
IMPORTANT: We cannot sponsor work permits for non-EU / EFTA nationals for this role.
Applications that do not fulfill this criteria will be automatically rejected.
We offer Work/Life Balance Working at a growing health-tech start-up is demanding and our goals are ambitious, which is why our team puts a strong emphasis on work-life balance.
It isn’t about how many hours you spend at home or at work; it's about the flow you establish that brings energy to both parts of your life.
Therefore, we offer flexibility when it comes to presence in the office ensuring the right balance between impact at work and your private life.
Values and Mission are important at Liom, as the ultimate goal is to improve people's well-being and we aspire to live that.
We will have the chance to discuss values and mission during the interview process.
Diversity With 18 nationalities in the company, we strive to build a diverse and exciting environment.
We care about diversity and equal opportunities.
Mentorship
Machine learning engineer Arbeitgeber: Liom
LIOM Health AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Verbesserung des Wohlbefindens der Menschen konzentriert. Mit einem starken Fokus auf Work-Life-Balance und flexiblen Arbeitszeiten fördert LIOM eine Kultur, in der persönliche und berufliche Entwicklung Hand in Hand gehen. Zudem profitieren Mitarbeiter von einer vielfältigen und inklusiven Arbeitsumgebung, in der sie ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und an spannenden IT- und AI-Projekten mitwirken können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 Liom anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als 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 Liom vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um 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 Liom 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 Liom 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.
