Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Infrastruktur und optimiere Trainingspipelines für Hochleistungsrechner.
- Unternehmen: Logitech - ein Unternehmen, das Vielfalt und Zusammenarbeit fördert.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, umfassende Gesundheitsleistungen und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erforderlich sind ein MSc/PhD in Informatik und 5+ Jahre Erfahrung in MLOps oder DevOps.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Logitech ist der Sweet Spot für Menschen, die möchten, dass ihre Handlungen einen positiven globalen Einfluss haben, während sie die Flexibilität haben, dies auf ihre eigene Weise zu tun.
Wir suchen einen ML Training Infrastructure Engineer, um die Engineering-Praktiken in unseren Machine Learning und EdgeAI-Teams zu verbessern und deren Geschwindigkeit zu steigern. In dieser Rolle werden Sie als gemeinsamer Champion für DevOps / MLOps-Exzellenz agieren. Ihre Mission ist es, hervorragendes Modelltraining zu fördern, indem Sie wiederverwendbare Strukturen (Vorlagen, CI/CD-Pipelines und Datenmanagement-Workflows) entwerfen, die es unseren ML-Ingenieuren ermöglichen, schneller, intelligenter und mit absoluter Konsistenz zu arbeiten. Ein wichtiger Fokus dieser Rolle liegt auf der Optimierung von Trainingspipelines, um unsere Hochleistungsrecheninfrastruktur (HPC) vollständig auszuschöpfen und Skalierbarkeit sowie Leistung sicherzustellen.
Sie sind die Schnittstelle zu unserem Digital Office (das die Kernressourcen AWS/HPC und die MLOps-Infrastruktur verwaltet) und den angewandten ML-Teams, um sicherzustellen, dass Wissenstransfer und Engineering-Best-Practices nahtlos integriert werden.
Ihr Beitrag:
- Infrastruktur-Rollout & Onboarding: Führen Sie die Migration und Einführung der Infrastruktur, indem Sie ML-Ingenieure zu neuen gemeinsamen Rechenumgebungen anleiten, Entwickler-Workflows optimieren, um Reibung zu reduzieren, und umfassende Dokumentation sowie praktische Schulungen bereitstellen, um das Team weiterzubilden.
- Enablement & Wissensübertragung: Agieren Sie als interner Berater und Coach für ML-Teams zur Optimierung von Hochleistungsrechnen (HPC). Führen Sie Workshops durch, arbeiten Sie bei Pipeline-Flaschenhälsen zusammen und dokumentieren Sie moderne MLOps-Standards, um die Engineering-Organisation weiterzubilden und den Wissensaustausch zu erleichtern.
- Standardisierung & Vorlagen: Entwerfen und pflegen Sie „Cookie-Cutter“-Projektvorlagen. Stellen Sie sicher, dass jeder ML-Ingenieur ein neues Repository erstellen kann, das automatisch konform, strukturiert und mit Daten-/Artifact-Versionierung integriert ist.
- CI/CD & kontinuierliches Training: Erstellen und pflegen Sie robuste Automatisierungspipelines. Entwerfen Sie die Trigger und Workflows, die die Datenvalidierung, das Modell-Training und die Evaluierung automatisieren, wenn neue Daten eintreffen oder sich Leistungsbaselines ändern.
- Compute & Code-Optimierung: Arbeiten Sie mit ML-Ingenieuren zusammen, um Trainingspipelines und lokale/Edge-Inferenzcodes zu profilieren und zu optimieren, um eine hohe Effizienz auf lokalen Host-Computern und spezialisierten Rechenressourcen sicherzustellen.
- Digital Office Liaison: Agieren Sie als primärer technischer Ansprechpartner, um die AWS-Richtlinien des Digital Office, hoch effiziente Compute-Setups und Infrastrukturrealitäten in praktische, entwicklerfreundliche Workflows für die ML-Teams zu übersetzen. Sie sind der Produktverantwortliche der MLOps-Toolchain und stellen sicher, dass die Anforderungen des ML-Teams als Tools vom Digital Office umgesetzt werden.
- AI Governance & Datenverwaltung: Etablieren und durchsetzen von Rahmenbedingungen für ethische KI, Modelltransparenz (über Modellkarten) und Datenschutzkonformität. Agieren Sie als Verwalter unseres Datenökosystems, indem Sie Prozesse für Dateninventar, Lebenszyklusmanagement und Zugänglichkeit abstimmen, um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige, konforme Daten für das Training und die Inferenz in allen Projekten leicht verfügbar sind.
Wesentliche Qualifikationen:
- Bildung: PhD oder MSc in Informatik, Computertechnik oder einem eng verwandten Bereich.
- Erfahrung: Über 5 Jahre Erfahrung in MLOps, DevOps oder Software Engineering mit starkem Fokus auf Entwicklerwerkzeuge, Automatisierung, Plattformenablement und Pipeline-Optimierung. Praktische Erfahrung im Entwerfen, Bauen oder Warten von groß angelegter ML-Trainingsinfrastruktur. Sie haben ML-Modelle auf HPC-Plattformen trainiert und sind mit den verschiedenen Elementen des Stacks vertraut, von Datenmanagement bis Treiberverwaltung.
- „Leadership“-Mindset: Nachweisliche Erfolge beim Mentoring von Teams, Etablierung von Best Practices und Erstellung von klaren Dokumentationen, die Ingenieure tatsächlich gerne nutzen.
- Daten- & Workflow-Tools: Starke praktische Erfahrung mit Datenversionierung, Experimentverfolgungswerkzeugen und modernen CI/CD-Plattformen (z.B. GitLab CI, GitHub Actions).
- Software- & Verpackungsbeherrschung: Tiefgehende Kenntnisse in Python und PyTorch, mit Erfahrung im Ausführen von Trainingslasten auf GPUs/TPUs. Starkes Verständnis von Containerisierung (Docker) und Verpackung von Modellen zur Verteilung auf Edge-Geräte oder Host-Computer. Starke Software-Engineering-Praktiken: Codequalität, Design-Reviews, Tests, Beobachtbarkeit, CI/CD.
- Vertrautheit mit Infrastruktur: Solides Verständnis von Cloud-Konzepten (AWS), um effektiv mit dem Digital Office zusammenzuarbeiten, auch wenn die Cloud-Bereitstellung nicht im Fokus steht.
- System- & Leistungsoptimierung: Starkes Verständnis von Profilierung, Betriebssystemen (OS), Caching-Mechanismen und Hardware (HW)-Architektur. Solides Verständnis von Konzepten verteilter Systeme (Parallelitätsstrategien, Fehlertoleranz, Synchronisation).
Logitech ist ein erstaunlicher Arbeitsplatz, weil er voller authentischer Menschen ist, die von Natur aus sowie durch Design inklusiv sind. Als globales Unternehmen schätzen wir unsere Vielfalt und feiern all unsere Unterschiede. Wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen, ist das kein Problem. Wenn Sie das Gefühl haben, dass Sie der richtige Kandidat für diese Gelegenheit sind, empfehlen wir Ihnen dringend, sich zu bewerben. Wir möchten Sie kennenlernen!
Wir bieten umfassende und wettbewerbsfähige Leistungspakete und Arbeitsumgebungen, die darauf ausgelegt sind, flexibel zu sein und Ihnen zu helfen, sich um sich selbst und Ihre Lieben zu kümmern, jetzt und in Zukunft. Wir glauben, dass gute Gesundheit mehr bedeutet, als nur medizinische Versorgung zu erhalten, wenn Sie sie benötigen. Logitech unterstützt eine Kultur, die Einzelpersonen ermutigt, gutes körperliches, finanzielles, emotionales, intellektuelles und soziales Wohlbefinden zu erreichen, damit wir alle mehr schaffen, erreichen und genießen können und unsere Familien unterstützen können.
Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Geschlecht, Alter, Farbe, Religion, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, geschütztem Veteranenstatus oder aufgrund einer Behinderung Berücksichtigung für eine Anstellung.
Wenn Sie eine Unterkunft benötigen, um einen Teil des Bewerbungsprozesses abzuschließen, sind Sie in Ihrer Fähigkeit eingeschränkt, können diesen Online-Bewerbungsprozess nicht nutzen und benötigen eine alternative Methode zur Bewerbung, können Sie uns unter +1-510-713-4866 kontaktieren, um Unterstützung zu erhalten, und wir werden uns so schnell wie möglich bei Ihnen melden.
Machine Learning Training Infrastructure Engineer Arbeitgeber: Logitech
Logitech ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine positive globale Wirkung fördert und gleichzeitig Flexibilität in der Arbeitsweise bietet. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation in einer vielfältigen und inklusiven Kultur, unterstützt Logitech das persönliche und berufliche Wachstum seiner Mitarbeiter durch umfassende und wettbewerbsfähige Sozialleistungen sowie flexible Arbeitsmodelle. Die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das sich mit den neuesten Technologien und Trends im Bereich der persönlichen Arbeitslösungen beschäftigt, macht Logitech zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die bedeutungsvolle und erfüllende Karrieren anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Training Infrastructure 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 Logitech anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Training Infrastructure 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 Logitech vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Training Infrastructure 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 Logitech 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 Logitech 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.