Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI/ML-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Node.Digital, ein führendes Unternehmen für digitale Lösungen mit modernster Technologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, hybrides Arbeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einem Fokus auf kontinuierliche Verbesserung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit KI und mache einen echten Unterschied in der digitalen Transformation.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in KI/ML-Entwicklung und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Standort: Herndon, VA (Hybrid Work)
Bevorzugt: US-Staatsbürgerschaft
Node.Digital ist ein innovatives Unternehmen für Lösungsentwicklung, das agile Entwicklungsdienste mit modernen Technologien in Cloud, Mobile und KI/Maschinenlernen kombiniert. Wir liefern hochmoderne Unternehmenslösungen sowohl für Regierungs- als auch für Geschäftskunden. Wir suchen talentierte Menschen, die unsere Bemühungen unterstützen, die Digitalisierung von Organisationen mit KI-Automatisierung und Maschinenlernen zu ermöglichen.
Rolle: AI/ML Engineer
Der AI/ML Engineer ist der Architekt und Hüter intelligenter Automatisierungslösungen, die generative KI und Technologien des maschinellen Lernens integrieren. Er sorgt für die betriebliche Effizienz und kontinuierliche Verfeinerung integrierter AI/ML-Lösungen mit einem starken Fokus auf modernes generatives KI-Engineering.
Erforderliche Fähigkeiten:
- Gesamterfahrung von 6-10 Jahren in der Anwendungs-/Framework-Entwicklung
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von AI/ML-basierten Anwendungen/Lösungen mit starkem Fokus auf generative KI-Anwendungen
- Praktische Erfahrung mit AWS-Diensten, einschließlich Amazon Bedrock, S3, SageMaker, CDK, Lambda und anderen AI/ML-Diensten
- Erfahrung mit generativen KI-Modellen und -Frameworks (LLMs, RAG-Architekturen, Prompt-Engineering, Modellfeinabstimmung)
- Praktische Erfahrung mit OCR-, ICR- und OMR-Technologien ist ein Muss
- Gute Programmierkenntnisse in Python und relevanten ML/AI-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, LangChain)
- Gutes Verständnis von Dokumentenverarbeitung, Klassifizierung und Datenextraktion ist ein Muss
- Kenntnisse in natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Deep Learning und generativer KI sind ein Muss
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Webanwendungen/APIs ist ein Muss
- Fähigkeit zur asynchronen/multithreaded Programmierung
- Starkes Wissen über Algorithmen, Datenstrukturen, Komplexität, Optimierung, Caching und Sicherheit
- Erfahrung mit JSON, SOAP, Rest, XML, XHTML, XSD und XSLT
- Starkes Wissen über objektorientierte Konzepte und Datenbankkonzepte
- Erfahrung mit Datenbanken wie SQL Server, PostgreSQL
- Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken und Vektordatenbanken (für RAG-Implementierungen) ist von Vorteil
- Kenntnis von AWS-Cloud-Architekturmustern und serverloser Computing
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und DevSecOps-Praktiken
- Kenntnis agiler Methoden ist wünschenswert
- Erfahrung mit einem Toolchain, das TFS, SVN, Git umfasst
- Beteiligung an verschiedenen Phasen des SDLC und gute praktische Erfahrung mit verschiedenen SDLCs wie Agile-Methoden
Verantwortung:
Ihre Verantwortung umfasst das Design, die Wartung und die Optimierung intelligenter Automatisierungslösungen, einschließlich der Fehlersuche im AI Center und der Lösung von Problemen, die nach der Implementierung auftreten können. Sie konzentrieren sich auf den Aufbau generativer KI-Anwendungen mit eingebetteter künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen zur Unterstützung von kontinuierlicher Verbesserung, Lernen und erweiterten Entscheidungsfindungen.
Wichtige Verantwortlichkeiten umfassen:
- Entwurf und Implementierung generativer KI-Lösungen unter Verwendung von Amazon Bedrock, Fundamentmodellen und RAG-Architekturen
- Aufbau wiederholbarer intelligenter Lösungen/Bots für die Dokumentenverarbeitung und Datenbereinigung
- Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer ML/AI-Modelle auf AWS-Infrastruktur
- Erstellung von API-Endpunkten und Integrationen für AI/ML-Dienste
- Implementierung von Modellevaluierungs-, Überwachungs- und kontinuierlichen Verbesserungsprozessen
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Einbettung von KI-Funktionen in Geschäftsbereiche
Schön zu haben:
- Erfahrung mit Frontend-Frameworks (React, Angular, Vue.js) und moderner Webentwicklung
- UiPath RPA Developer-Zertifizierung und UiPath AI Center-Erfahrung
- Kenntnisse in der Entwicklung von Chatbots und konversationaler KI
- Erfahrung mit AWS Bedrock Agents und Guardrails
- Vertrautheit mit Modell-Destillation und Prompt-Optimierungstechniken
- Verständnis von verantwortungsvoller KI-Praxis und KI-Sicherheit
Empfohlene Zertifizierungen:
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- AWS Certified Solutions Architect
- Allgemeine AI/ML-Zertifizierungen (TensorFlow Developer, Azure AI Engineer)
- UiPath AI Center-Erfahrung (schön zu haben)
Bildung/Jahre der Erfahrung:
Abschluss und mindestens 5 Jahre Erfahrung in Automatisierungsingenieurrollen mit Fokus auf AI/ML-Integrationen und Entwicklung generativer KI-Anwendungen.
Kulturelle Passung:
- Effektive Kommunikationsfähigkeiten für technische Diskussionen
- Komfortabel mit agilen Methoden
- Fähigkeit, remote zu arbeiten
- Ausrichtung an der Mission und den Werten des Kunden
- Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche organisatorische Strukturen
- Datenanalyse- und Datenarchitekturfähigkeiten
- Starke Problemlösungsfähigkeiten für komplexe AI/ML-Herausforderungen
Leistungen:
- Medizinische Versorgung
- Zahnmedizinische Versorgung
- Sicht
- Basislebensversicherung
- Gesundheitssparkonto
- 401K-Matching
- Drei Wochen PTO/Krankheit
- 11 bezahlte Feiertage
- Vorab genehmigte Online-Schulungen
Senior AI/ML Engineer Arbeitgeber: Node Energy
node.energy ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein sinnstiftendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch flexible Arbeitsbedingungen und eine Remote-First-Kultur. Mit einer strukturierten Einarbeitung, individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, aktiv an der Entwicklung des Unternehmens mitzuwirken, fördert node.energy das persönliche Wachstum seiner Mitarbeiter. Zudem sorgt die offene und kollegiale Arbeitsatmosphäre dafür, dass jeder Mitarbeiter in einem innovativen Team von Experten arbeiten kann, um gemeinsam die grüne Energiewende voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI/ML Engineer 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 Node Energy 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 Senior AI/ML Engineer 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 Senior AI/ML Engineer bei Node Energy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Node Energy 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 Node Energy entscheidend sein!
