Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und betreibe die nächste Generation von Dateninfrastrukturen für KI-Modelltraining.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf KI und Dateninfrastruktur.
- Vorteile: Umfassende Leistungen, einschließlich Gesundheitsversorgung und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Vollständig remote mit monatlichen Hub-Besuchen und internationalen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und übernehme Verantwortung für spannende Projekte.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Dateninfrastruktur oder MLOps und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
- You will build and operate the next generation of data infrastructure for frontier AI model training.
- You will take full lifecycle ownership from architecting migrations to implementing production‑grade pipelines.
- You will participate in on‑call rotations for critical training jobs.
What We Look For
- 4+ years of experience in Data Infrastructure, MLOps, or Infrastructure Engineering.
- Proficiency in Python and experience with Kubernetes‑native tooling.
- Comfort with ambiguity and building high‑scale infrastructure in a rapid‑growth environment.
Location and Benefits
- Hybrid or remote EU/UK with one hub visit per month.
- Comprehensive benefits including healthcare, parental leave, retirement plans, and relocation support.
- Opportunities to work across multiple offices in Europe.
- #J-18808-Ljbffr
Data Infrastructure Engineer (Fully Remote) Arbeitgeber: Mistral AI
Mistral AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Kreativität gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter bieten wir zahlreiche Wachstumschancen und die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur ist geprägt von Teamgeist und einem niedrigen Ego, was es uns ermöglicht, gemeinsam bedeutende Fortschritte zu erzielen und einen echten Einfluss auf die Gesellschaft auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Infrastructure Engineer (Fully Remote) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Mistral AI zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Infrastructure Engineer (Fully Remote) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Infrastructure Engineer (Fully Remote) bei Mistral AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mistral AI vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Mistral AI entscheidend sein!
