Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative KI-Lösungen mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Machine Learning mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML/DL, Generative AI und Programmierkenntnisse in Python/JS/TS/Rust.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Machine Learning Reply Austria is seeking Gen AI Engineer consultants with a strong technical background.
You will work on leading-edge technology projects, collaborating with clients to develop and deploy state-of-the-art algorithms and end-to-end AI solutions.
We value completed studies in CS/Math/Physics, hands-on ML/DL experience, Generative AI libraries, and proficiency in Python/JS/TS/Rust.
German and English skills are required, with flexible work arrangements in Vienna.
#J-18808-Ljbffr
Senior GenAI Engineer — Lead AI Solutions (Remote) Arbeitgeber: Machine Learning Reply GmbH
Machine Learning Reply GmbH in Wien bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die auf agilen Methoden basiert. Als Senior Full-Stack Engineer profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, einem wettbewerbsfähigen Gehalt ab €3215 sowie umfangreichen Zusatzleistungen wie Schulungen und einem Zuschuss für die Mitgliedschaft im Fitnessstudio. Hier haben Sie die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Unterschied machen.
Kontaktdaten:
Machine Learning Reply GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior GenAI Engineer — Lead AI Solutions (Remote) 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 Machine Learning Reply GmbH anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior GenAI Engineer — Lead AI Solutions (Remote) 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 Machine Learning Reply GmbH vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior GenAI Engineer — Lead AI Solutions (Remote) 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 Machine Learning Reply GmbH 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 Machine Learning Reply GmbH 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.
