Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte die Systeme für die Erfassung und Verarbeitung von Trainingsdaten.
- Unternehmen: Mimetic Machines - Innovatives Unternehmen im Bereich physische KI.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Mitgestaltung.
- Weitere Informationen: Gründungsrolle mit viel Raum für persönliche Entwicklung und Einfluss.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenpipeline und Verständnis für objektbasierte Speicherung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Own the systems from recording and upload through storage, processing, quality review, and delivery as training-ready data.
About Mimetic Machines
Mimetic Machines builds learning and deployment environments for physical AI.
We capture skilled work in real workplaces and build the data, tools, and environments that help robots learn to do useful work.
The role
We’re collecting a growing dataset of unique real-world physical work.
You’ll own the systems that make that collection useful: from recording and upload through storage, processing, quality review, and delivery as training-ready data.
The recordings come from different environments, camera configurations, and sensor types.
Connections fail.
Sessions get interrupted.
Processing jobs need to recover.
Researchers need to know exactly what a dataset contains and how it was produced.
You’ll take responsibility for that entire path, working directly with the founders.
That means setting the architecture, building the systems, and making sure they hold up as collection grows.
Your work will determine how quickly we can turn a recording in the field into something useful for research.
- What you’ll do
- Own the data platform from capture to training-ready datasets and delivery.
- Build reliable recording, offload, and upload workflows that recover from interrupted sessions and unreliable networks.
- Design ingestion contracts for different camera configurations and modalities.
- Build processing pipelines for validation, reconstruction, annotation, and other data transformations, with reliable scheduling, retries, and recovery.
- Make datasets reproducible through versioning and provenance across source recordings, processing outputs, annotations, and exports.
- Work with researchers to produce useful dataset formats, subsets, and training inputs.
- Make pipeline health, processing cost, and data loss visible. Work with capture and field operations to fix problems at their source.
- What we look for
- You’ve owned a production pipeline for video, media, sensor data, or large ML datasets, and can explain the decisions and trade-offs you made.
- You understand object storage, asynchronous processing, retries, and what happens when a system fails partway through.
- You measure correctness, cost, and throughput, and use those measurements to decide what to improve.
- You can turn an ambiguous objective into a concrete plan and make iterative progress independently.
- You take responsibility for the outcome, from the first implementation through operating and improving it.
Experience that could be useful
Video encoding and compression, multi-camera or multimodal data, dataset formats and sharding, GPU processing, annotation tools, cloud infrastructure, workflow orchestration, or systems programming.
You don’t need experience in every area. We value strong engineering judgment and evidence that you can learn, build, and keep systems running.
Working at Mimetic
This is a founding role with room to shape both the platform and how we work.
You’ll stay close to the people collecting the data and the researchers using it.
You’ll see where the process breaks and have the ownership to improve it.
We want someone who enjoys taking a complicated, unfinished system and making it dependable.
Member of Technical Staff - ML Data Infrastructure in München Arbeitgeber: Mimetic Machines
Mimetic Machines bietet eine dynamische Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an innovativen Projekten im Bereich der physischen KI zu arbeiten. Die Mitarbeiter sind direkt in den Forschungs- und Entwicklungsprozess eingebunden und können ihre Ideen und Ansätze aktiv einbringen. Das Unternehmen fördert eine Kultur des Lernens und der Zusammenarbeit, was zu einer kontinuierlichen beruflichen Weiterentwicklung führt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Member of Technical Staff - ML Data Infrastructure in München 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 Mimetic Machines anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Member of Technical Staff - ML Data Infrastructure 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 Mimetic Machines vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Member of Technical Staff - ML Data Infrastructure in München 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 Mimetic Machines 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 Mimetic Machines 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.