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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Lösungen für die Automobilindustrie und arbeite an spannenden IT-Projekten.
- Arbeitgeber: msg ist ein innovatives Unternehmen mit über 9.000 Mitarbeitenden, das führende Automobilhersteller begeistert.
- Mitarbeitervorteile: Genieße mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeiten und attraktive Mitarbeiterrabatte.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams mit flachen Hierarchien und einer Duz-Kultur in einem zukunftsorientierten Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest ein Studium in Informatik, Physik oder Mathematik haben und Erfahrung in MLOps-Projekten mitbringen.
- Andere Informationen: Bewirb dich online mit Gehaltsvorstellungen und der Kennziffer: msg-50413357-000.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Suchen Sie spannende Aufgaben in IT-Projekten für die Automobilindustrie? Dann arbeiten Sie mit uns an anspruchsvollen Themen und komplexen Aufgabenstellungen. Wir begeistern Kunden wie BMW, Daimler, Audi, Porsche und Volkswagen durch unsere fachliche, methodische und technologische Expertise. Mit unserer Beratungs- und Lösungskompetenz überzeugen wir unsere automobilen Kunden und entwickeln für sie zukunftsweisende Geschäftsanwendungen.
Das erwartet Sie bei uns:
- Breites Aufgabenspektrum und abwechslungsreiche Tätigkeiten in spannenden Projekten im Automotive-Umfeld
- Unterstützung bei der Produktivsetzung von KI-MVPs unserer Kunden
- Konzeption und Umsetzung kompletter Produktivumgebungen für KI-Lösungen
- Umsetzung von performanter Inferenz von ML-Modellen in Industrieanwendungen
- Verantwortung für produktives Modell-Taining, -Deployment und -Monitoring
- Enge Zusammenarbeit mit Fachteams, Data Scientists und Kunden
Das ist unser Angebot:
- Mobiles Arbeiten (Homeoffice)
- Flexible Arbeitszeiten
- Weiterbildungsmaßnahmen
- Mitarbeiterrabatte
Das bringen Sie mit:
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Physik oder Mathematik, idealerweise Vertiefung KI
- Mehrjährige Erfahrung in der Durchführung von MLOps-Projekten
- Entwurf und Entwicklung von Pipelines für Model Evaluation, Deployment, Monitoring, Maintenance
- Gute Kenntnisse in AI-Lifecycle Toolsets (MLFlow, DVC, SageMaker, Azure ML)
- Operative Kenntnisse einer cloudbasierten CI CD-Toolchain (Azure oder AWS), Deploymentstrategien
- Erfahrungen mit IaaC (z.B. Terraform, CloudFoundry)
- Beherrschen von Log-Analytics Tools (ELK, Splunk, LogAnalytics) und deren Integration
- Erfahrungen in einer der Welten ML Specialty Zertifikate in Azure oder AWS
Sie sind neugierig geworden? Dann freuen wir uns über Ihre Onlinebewerbung unter Angabe Ihrer Gehaltsvorstellungen und der Kennziffer: msg-50413357-000
Machine Learning Engineer Automotive (m / w / d) Arbeitgeber: msg systems
Kontaktperson:
msg systems HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer Automotive (m / w / d)
✨Netzwerken in der Automobilbranche
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Automobilindustrie zu vernetzen. Suche gezielt nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich mit Machine Learning und Automotive beschäftigen, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Engagiere dich in Projekten oder Hackathons, die sich auf MLOps und KI-Lösungen konzentrieren. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Interesse an aktuellen Trends in der Branche.
✨Zertifikate und Weiterbildungen
Erwirb relevante Zertifikate in Azure oder AWS, um deine Kenntnisse im Bereich Cloud-Services und MLOps zu untermauern. Diese Qualifikationen können dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die häufig in Interviews für Machine Learning Engineers gestellt werden. Übe das Lösen von Problemen und das Erklären deiner Ansätze, um im Gespräch zu überzeugen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer Automotive (m / w / d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in MLOps, AI-Lifecycle Toolsets und cloudbasierten CI/CD-Toolchains. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Machine Learning Engineer im Automotive-Bereich hervorhebt. Betone deine relevanten Erfahrungen und wie sie zu den Projekten des Unternehmens passen.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf deine technischen Fähigkeiten klar darstellt. Füge relevante Projekte hinzu, die deine Erfahrung mit MLOps, KI-Lösungen und cloudbasierten Technologien zeigen.
Gib Gehaltsvorstellungen an: Vergiss nicht, deine Gehaltsvorstellungen in der Bewerbung anzugeben, wie in der Stellenanzeige gefordert. Recherchiere vorher, um eine realistische Vorstellung von marktüblichen Gehältern in dieser Position zu bekommen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei msg systems vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Automobilindustrie, insbesondere im Bereich Künstliche Intelligenz. Zeige während des Interviews, dass du die spezifischen Anforderungen und Technologien, die für die Automobilbranche relevant sind, verstehst.
✨Präsentiere deine MLOps-Erfahrung
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten vor, in denen du MLOps-Methoden angewendet hast. Erkläre, wie du Pipelines für Model Evaluation, Deployment und Monitoring entworfen und umgesetzt hast.
✨Kenntnisse in Cloud-Technologien hervorheben
Stelle sicher, dass du deine Erfahrungen mit cloudbasierten CI/CD-Toolchains, insbesondere Azure oder AWS, klar kommunizierst. Sei bereit, spezifische Deploymentstrategien zu diskutieren und wie du diese in früheren Projekten angewendet hast.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Fachteams und Kunden gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du zur Lösung komplexer Probleme im Team beigetragen hast.
