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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Projekte und löse komplexe Probleme mit Python.
- Arbeitgeber: Mindrift verbindet Spezialisten mit spannenden AI-Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, hohe Vergütung bis zu 58 $ pro Stunde.
- Andere Informationen: Teilzeitprojekte mit dynamischen Anforderungen und Wachstumsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und arbeite an realen Herausforderungen.
- Gewünschte Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Machine Learning und Expertenkenntnisse in Python.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50 - 58 € pro Stunde.
Bitte reichen Sie Ihren Lebenslauf in Englisch ein und geben Sie Ihr Englischniveau an.
Mindrift verbindet Spezialisten mit projektbasierten KI-Möglichkeiten für führende Technologieunternehmen, die sich auf das Testen, Bewerten und Verbessern von KI-Systemen konzentrieren. Die Teilnahme erfolgt projektbasiert, nicht als feste Anstellung.
Was diese Gelegenheit beinhaltet:
- Entwerfen Sie originale rechnergestützte STEM-Probleme, die reale wissenschaftliche Arbeitsabläufe simulieren.
- Erstellen Sie Probleme, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern.
- Stellen Sie sicher, dass die Probleme rechnerisch intensiv sind und nicht manuell innerhalb angemessener Zeitrahmen (Tage/Wochen) gelöst werden können.
- Entwickeln Sie Probleme, die nicht-triviale Denkketten und kreative Problemlösungsansätze erfordern.
- Überprüfen Sie Lösungen mit Python unter Verwendung standardmäßiger Bibliotheken (Numpy, Pandas, Scipy, scikit-learn).
- Dokumentieren Sie Problemstellungen klar und liefern Sie verifiziert korrekte Antworten.
Was wir suchen:
Diese Gelegenheit eignet sich gut für ML-Spezialisten mit Erfahrung in Python, die offen für Teilzeit- und nicht-permanente Projekte sind. Idealerweise haben die Mitwirkenden:
- 5+ Jahre praktische Erfahrung im maschinellen Lernen mit nachweisbarem Geschäftswert.
- Ein Portfolio abgeschlossener Projekte und Veröffentlichungen, die die Problemlösung in der realen Welt zeigen.
- Expertenkenntnisse in Python-Programmierung für Datenwissenschaft (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels).
- Expertenkenntnisse in statistischer Analyse und maschinellem Lernen - tiefes Verständnis von Algorithmen, Methoden und deren praktischen Anwendungen.
- Expertenkenntnisse in SQL und Datenbankoperationen zur Datenmanipulation und -analyse.
- Erfahrung mit GenAI-Technologien (LLMs, RAG, Prompt Engineering, Vektordatenbanken).
- Verständnis von MLOps-Praktiken und Workflows zur Modellbereitstellung.
- Kenntnisse moderner Frameworks (TensorFlow, PyTorch, LangChain).
- Starkes schriftliches Englisch (C1+).
Wie es funktioniert: Bewerben → Qualifikation(en) bestehen → Projekt beitreten → Aufgaben abschließen → Vergütung erhalten.
Projekterwartungen: Für dieses Projekt wird geschätzt, dass die Aufgaben während aktiver Phasen etwa 10–20 Stunden pro Woche erfordern, basierend auf den Projektanforderungen. Dies ist eine Schätzung, keine garantierte Arbeitslast, und gilt nur, solange das Projekt aktiv ist.
Vergütung: In diesem Projekt können Mitwirkende bis zu 58 USD pro Stunde verdienen, abhängig von ihrem Niveau und Tempo der Beiträge. Die Vergütung variiert je nach Projektumfang, Komplexität und erforderlicher Expertise. Bitte beachten Sie, dass andere Projekte auf der Plattform unterschiedliche Verdienstniveaus basierend auf ihren Anforderungen anbieten können.
Freelance Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Mindrift
Kontaktperson:
Mindrift HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Freelance Machine Learning Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Machine Learning Spezialisten und potenziellen Arbeitgebern in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und neue Möglichkeiten zu entdecken.
✨Zeige dein Portfolio!
Stelle sicher, dass dein Portfolio gut strukturiert und leicht zugänglich ist. Zeige konkrete Beispiele deiner Arbeit, die deine Fähigkeiten in Python und Machine Learning unter Beweis stellen. Das macht einen großen Unterschied!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten in Interviews zu demonstrieren. Übe Coding-Challenges und sei bereit, über deine Lösungsansätze zu sprechen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Plattform zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen auf spannende Projekte hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Freelance Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, was dich besonders macht. Hebe deine Projekte und Erfolge hervor, die direkt mit Machine Learning zu tun haben, und vergiss nicht, deine Python-Kenntnisse zu betonen!
Sprich die Sprache der Stelle: Achte darauf, dass du in deinem Anschreiben die Begriffe und Anforderungen aus der Stellenbeschreibung verwendest. Das zeigt uns, dass du die Anforderungen verstanden hast und dich wirklich für die Position interessierst.
Beweise deine Fähigkeiten: Wenn du ein Portfolio hast, das deine bisherigen Projekte zeigt, füge es unbedingt bei! Wir lieben es, konkrete Beispiele deiner Arbeit zu sehen, besonders wenn sie komplexe Probleme lösen oder innovative Ansätze zeigen.
Englischkenntnisse klar darstellen: Da wir einen starken Fokus auf Englisch legen, solltest du deine Sprachkenntnisse klar angeben. Wenn du ein C1-Niveau oder höher hast, lass es uns wissen! Das hilft uns, deine Bewerbung besser einzuschätzen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mindrift vorbereitest
✨Mach dich mit den Projekten vertraut
Bevor du zum Interview gehst, schau dir die Art der Projekte an, die Mindrift anbietet. Verstehe die spezifischen Anforderungen und überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten in diese Projekte passen. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dich vorbereitet hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Probleme, die du gelöst hast, und sei bereit, darüber zu sprechen. Zeige, wie du Python und Machine Learning eingesetzt hast, um echte Herausforderungen zu bewältigen. Das gibt dem Interviewer einen klaren Eindruck von deinem Können.
✨Sprich über deine MLOps-Erfahrungen
Da MLOps ein wichtiger Teil der Rolle ist, solltest du deine Erfahrungen in diesem Bereich hervorheben. Erkläre, wie du Modelle implementiert und deployed hast, und welche Tools du dabei verwendet hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Englischkenntnisse betonen
Da die Kommunikation auf Englisch stattfinden wird, solltest du deine Sprachkenntnisse selbstbewusst präsentieren. Wenn du bereits an internationalen Projekten gearbeitet hast, erwähne das. Das zeigt, dass du in einem globalen Umfeld arbeiten kannst und dich gut ausdrücken kannst.