Machine Learning Engineer (f/m/d)

Machine Learning Engineer (f/m/d)

Berlin Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle für die medizinische Bildanalyse in einem dynamischen Startup.
  • Unternehmen: Nia Health GmbH, ein innovatives Health-Tech-Unternehmen in Berlin.
  • Vorteile: Monatliches Budget für Fitness, Wellness und attraktive Bürostandorte.
  • Weitere Informationen: Steile Lernkurve und Zugang zu über 100 Schulungskursen für deine persönliche Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit realem Einfluss auf das Leben von Patienten.
  • Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und 2+ Jahre Erfahrung in Machine Learning.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Wir suchen einen ehrgeizigen und analytischen Machine Learning Engineer (f/m/d) mit Sitz in Berlin. In dieser Rolle werden Sie unsere KI-Initiativen vorantreiben, indem Sie fortschrittliche Computer Vision-Modelle für die medizinische Bildanalyse entwerfen, bereitstellen und warten.

Diese Rolle ist ideal für Sie, wenn Sie einen starken technischen Hintergrund im Bereich Machine Learning mit praktischer Softwareentwicklungserfahrung kombinieren und bereit sind, in einem schnell wachsenden Health-Tech-Startup echten Einfluss zu nehmen - in enger Zusammenarbeit mit unseren interdisziplinären AI-, Produkt- und Geschäftsteams.

Ihre Mission
  • Entwerfen, Trainieren und Evaluieren von Computer Vision-Modellen für die medizinische Bildanalyse mit PyTorch und PyTorch Lightning.
  • Überwachen von Produktionsmodellen, Optimieren von Leistungskennzahlen und proaktives Implementieren von Retraining-Strategien zur Bekämpfung von Modellabweichungen.
  • Datenvorverarbeitung, -erweiterung und Qualitätskontrolle in enger Zusammenarbeit mit Datenannotatoren und medizinischen Beratern durchführen.
  • Systematische Pflege organisierter Datensätze, Modellversionierung (FiftyOne, DVC), Experimentverfolgung (MLflow) und automatisierte Tests.
  • Aufbauen und Warten skalierbarer ML-Pipelines und APIs (FastAPI/Flask) unter Verwendung von CI/CD-Pipelines, Containerisierung (Docker) und MLOps-Praktiken für automatisierte Workflows.
  • Eng mit Frontend- und Backend-Entwicklern zusammenarbeiten, um KI-Modelle reibungslos in Produkt-Workflows zu integrieren.
  • ELT-Pipelines (Meltano) aufbauen und warten, Workflows orchestrieren (Airflow) und Dashboards sowie Visualisierungen (Metabase) für umsetzbare Modellinsights und Geschäftszahlen erstellen.
  • Sicherstellen einer hohen Codequalität durch Versionskontrolle (Git), gründliche Code-Reviews und umfassende Dokumentation von Modellen, Experimenten und Best Practices.
  • Interdisziplinär innerhalb der AI-, Produkt- und Geschäftsteams arbeiten und Ihre Ergebnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern effektiv präsentieren.
Ihr Profil
  • Sie haben einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Machine Learning, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
  • Sie bringen mehr als 2 Jahre praktische Berufserfahrung im Bereich Machine Learning mit und haben eine nachweisliche Erfolgsbilanz mit modernen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow).
  • Idealerweise haben Sie praktische Erfahrung in Computer Vision, NLP (Natural Language Processing), Zeitreihenanalyse oder Reinforcement Learning.
  • Sie verfügen über starke Programmierkenntnisse in Python und sind mit wissenschaftlichen Rechenbibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn) bestens vertraut.
  • Sie haben solide Erfahrungen mit Versionskontrolle (Git), kollaborativer Entwicklung und Python-Paketierung sowie Abhängigkeitsmanagement (Poetry, uv).
  • Sie sind erfahren in der Docker-Containerisierung, wenden MLOps-Praktiken (MLflow, DVC) an und sind versiert im Umgang mit Datenengineering-Tools (Meltano, Airflow, Metabase).
  • Sie bringen Webentwicklungskompetenzen (FastAPI, Flask, Django) mit, um robuste ML-APIs zu erstellen, und haben Erfahrung in der Entwicklung von CI/CD-Pipelines für ML-Workflows.
  • Sie sprechen fließend Englisch und besitzen ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um in einem interdisziplinären Umfeld erfolgreich zu sein.
Warum wir?

Wir investieren in Sie. Wir bieten eine steile Lernkurve und die Möglichkeit, durch kontinuierliches Feedback und eine Kultur des lebenslangen Lernens zu wachsen. Wir arbeiten mit adesso zusammen, um Zugang zu einer Auswahl von über 100 Schulungskursen zu bieten. Gleichzeitig geben wir Ihnen die Freiheit, sich unabhängig zu entwickeln. Ihre Energie und Expertise werden darauf gerichtet, das Leben von Menschen mit chronischen Erkrankungen zu verbessern. Bei uns arbeiten Sie an etwas mit echtem Einfluss!

Ein monatliches Budget, das Sie frei über unsere Benefits-App nutzen können – für Fitnessstudio-Mitgliedschaften, Wellness oder andere Aktivitäten. Attraktives Büro in bester Lage mit Blick auf die Spree im Herzen von Kreuzberg, Berlin.

Über uns

Nia Health GmbH, unterstützt von institutionellen VCs, entwickelt und vermarktet KI-gestützte medizinische Software, um umfassende digitale Unterstützung für Menschen mit chronischen Erkrankungen zu bieten. Das Health-Tech-Unternehmen Nia Health wurde als Spin-off der Charité – Universitätsmedizin Berlin gegründet. Das erste Produkt, die preisgekrönte medizinische Atopische Dermatitis-App Nia, bietet täglich Unterstützung für Tausende von Patienten und deren Familien und ist die am weitesten verbreitete App für atopische Dermatitis im deutschsprachigen Raum. Nia Health arbeitet mit führenden Pharmaunternehmen, Krankenhäusern und Krankenkassen zusammen.

Machine Learning Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Nia Health

Nia Health GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld in Berlin zu arbeiten. Wir fördern Ihre persönliche und berufliche Entwicklung durch kontinuierliches Feedback und Zugang zu über 100 Schulungskursen, während Sie gleichzeitig an bedeutenden Projekten im Gesundheitswesen mitarbeiten. Genießen Sie die Vorzüge eines attraktiven Büros in Kreuzberg mit Blick auf die Spree und profitieren Sie von einem monatlichen Budget für Wellness- und Freizeitaktivitäten.

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Kontaktdaten:

Nia Health Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer (f/m/d) erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und mache dich mit den gängigen ML-Frameworks vertraut. Wir können dir Ressourcen empfehlen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Projekte! Erstelle ein Portfolio, das deine besten Arbeiten im Bereich Machine Learning präsentiert. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zeigt dein Engagement.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an spannenden Projekten zu arbeiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer (f/m/d) mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen
Computer Vision
PyTorch
PyTorch Lightning
Datenvorverarbeitung
Modellversionierung (FiftyOne, DVC)
Experimentverfolgung (MLflow)

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende einen authentischen und persönlichen Schreibstil in deinem Anschreiben, um zu zeigen, wer du wirklich bist.

Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden Korrektur lesen, bevor du es abschickst!

Zeige deine Leidenschaft!:Erzähle uns, warum du dich für die Position als Machine Learning Engineer interessierst und was dich an der Arbeit bei uns begeistert. Deine Motivation kann den Unterschied machen!

Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So bist du auf der sicheren Seite!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nia Health vorbereitet

Mach dich mit den Technologien vertraut

Stelle sicher, dass du die in der Stellenbeschreibung genannten Technologien wie PyTorch, Docker und FastAPI gut verstehst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, die zeigen, wie du diese Tools erfolgreich eingesetzt hast.

Bereite praktische Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, insbesondere im Bereich Computer Vision oder MLOps. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie deine Lösungen einen positiven Einfluss auf das Projekt hatten.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären, damit auch nicht-technische Stakeholder verstehen, was du tust.

Fragen stellen ist wichtig

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich KI oder wie das Team die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen gestaltet.