Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von Machine Learning-Systemen und bringe innovative Lösungen in die Produktion.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Machine Learning mit flexibler Remote-Arbeitskultur.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubstage.
- Weitere Informationen: 100% remote, dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an spannenden Projekten im Machine Learning.
- Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und Softwareentwicklung ist erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Machine Learning Lead Engineer, Machine Learning (ML) Required, Work From Home
As Machine Learning Lead Engineer, you own the execution layer of our intelligence, turning research and model capabilities into reliable, scalable production systems.
You will work across the model lifecycle: data, training, evaluation, inference, and deployment.
This is a hands‑on leadership role for someone who wants to operate at the intersection of research, systems, and product.
- ++Machine Learning (ML) experience is required. This position is 100% Remote.++
- ++MUST BE WILLING TO TAKE A 60 MINUTE CODING ASSESSMENT.++
Machine Learning Lead Engineer Responsibilities
- Own the end-to-end Machine Learning (ML) systems powering our company, from data and training to evaluation, inference, and deployment.
- Build and evolve training and fine‑tuning pipelines for large models.
- Design evaluation systems that measure capability, robustness, safety, and real-world product performance.
- Architect high-performance inference systems, optimizing latency, GPU utilization, memory, cost, and reliability.
- Build data pipelines and systems for high-quality real-world and synthetic training data.
- Establish reliable production infrastructure for deploying, monitoring, and continuously improving models.
- Partner closely with research and application engineering to turn model capabilities into product improvements.
- Make pragmatic technical trade‑offs and rapidly iterate based on real-world performance.
- Outcomes
- Research and models reliably translate into production-ready solutions with clear performance and quality targets.
- ML pipelines, training loops, and inference systems are stable, efficient, and maintainable.
- Production issues are detected, debugged, and resolved quickly, minimizing user impact.
- Team members are supported, aligned, and able to deliver high-impact ML work with minimal friction.
- Iterations on models and systems are measurable, safe, and improve user experience over time
Tech Stack: Python, Py Torch/JAX, and GPU-based training and inference system.
Machine Learning Lead Engineer Qualifications
- Machine Learning (ML) experience is required.
- Experience building and shipping Machine Learning (ML) systems used in production, not just research prototypes.
- Strong understanding of modern large-model training, fine‑tuning, evaluation, and inference.
- Strong software engineering and systems fundamentals.
- Experience operating Machine Learning (ML) workloads at meaningful scale, particularly GPU-based systems.
- Strong technical judgment and the ability to navigate ambiguous problems independently.
- A bias toward experimentation, measurement, and shipping.
- High standards for correctness, reliability, and production quality.
Machine Learning Lead Engineer Ideal Experience
- You have built or shipped real Machine Learning (ML) systems used by people, not just demos.
- You are comfortable working with large models and understanding their failure modes.
- You write strong, production‑grade code and care about system correctness.
Benefits include medical insurance, Dental, Vision, Savings Plan Options, PTO, etc.
Keywords: San Francisco CA Jobs, GPU, JAX, Machine Learning Lead Engineer, ML, Machine Learning, Python, Py Torch, , Work From Home, Remote, California Recruiters, IT Jobs, California Recruiting
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Machine Learning Lead Engineer, Machine Learning (ML) Required, Work From Home - G Arbeitgeber: Next Step Systems
Als Arbeitgeber im Bereich Künstliche Intelligenz bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Teamarbeit setzt. Unsere vollständig remote Arbeitsweise ermöglicht es Ihnen, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig Teil eines globalen Teams zu sein, das sich der Exzellenz in der Technik verschrieben hat. Wir fördern kontinuierliches Lernen und Wachstum, indem wir unseren Mitarbeitern Zugang zu Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten bieten, um ihre Karriere voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 Next Step Systems anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Lead Engineer, Machine Learning (ML) Required, Work From Home - G 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 Next Step Systems vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Lead Engineer, Machine Learning (ML) Required, Work From Home - G 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 Next Step Systems 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 Next Step Systems 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.