Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und teste Deep Learning Modelle zur Verbesserung von KI-Anwendungen.
- Unternehmen: Omegga, ein innovatives Unternehmen mit einer mission-driven Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, 28 Urlaubstage, moderne Arbeitsumgebung und Umzugsunterstützung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte eine positive Veränderung für Tiere, Menschen und den Planeten durch innovative Technologien.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Informatik mit 4+ Jahren Erfahrung in Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei Omegga sind wir auf einer Mission, wie KI und Wissenschaft positive Veränderungen für Tiere, Menschen und den Planeten vorantreiben können. Vor fünf Jahren begannen wir in der Geflügelindustrie mit einer mutigen Idee: Durchbruch-KI-gestützte Spektroskopie zu nutzen, um die Branche zu revolutionieren, indem wir das Geschlecht von Küken vor dem Schlüpfen identifizieren, um Milliarden männlicher Küken zu sparen. Mit der Unterstützung unserer Kunden, Investoren und der Europäischen Kommission sind wir bereit für das nächste Kapitel in der Geflügelindustrie und erkunden neue Anwendungen. Schließen Sie sich uns an und helfen Sie, eine Zukunft zu gestalten, in der Innovation bedeutende Veränderungen bewirkt.
Ihre Mission:
- Verbessern Sie unsere Deep-Learning-Modelle durch Forschungsiteration: Entwickeln und testen Sie architektonische Verbesserungen, Trainingsziele und Optimierungstechniken. Sie werden den Prozess von der Idee über das Experiment bis zur Schlussfolgerung und zur nächsten Iteration leiten.
- Erstellen Sie rigorose Bewertungen und Benchmarks: Definieren Sie Bewertungssets, etablieren Sie klare Metriken (Präzision, Rückruf, Genauigkeit, Kalibrierung) und erstellen Sie wiederholbare Benchmark-Durchläufe, damit Verbesserungen messbar und über die Zeit vergleichbar sind.
- Überwachen Sie die Modellqualität: Richten Sie ein Monitoring für die Modellleistung und Datenverschiebungen ein, definieren Sie Alarmsignale und erstellen Sie leichtgewichtige Berichte, die Regressionen frühzeitig sichtbar machen.
- Arbeiten Sie funktionsübergreifend, um Erkenntnisse in Auswirkungen umzusetzen: Arbeiten Sie mit Daten-/Engineering-Teams zusammen, um Datensätze und Kennzeichnungsstrategien zu verbessern, und mit Produkt-/Betriebsbeteiligten, um sich darauf zu einigen, was in der Praxis „gut“ aussieht.
Ihr Profil: Qualifikationen & Anforderungen
- MSc in Informatik oder einem verwandten Bereich mit mehr als 4 Jahren praktischer Erfahrung im Deep Learning oder einem PhD – verbunden mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz, Forschung von der Idee zum funktionierenden System zu bringen.
- Starkes Verständnis moderner neuronaler Architekturen, mit nachgewiesener Tiefe in Transformer-Architekturen und praktischer Erfahrung in deren Verbesserung und Anpassung (z.B. Aufmerksamkeitsvarianten, Effizienzverbesserungen, Robustheit, Trainingsstabilität).
- Starke Erfahrung im Python Deep Learning Stack (z.B. PyTorch, Tensorflow), einschließlich Trainingspipelines, Experimentierdisziplin und Reproduzierbarkeit.
- Solide Erfahrung mit Experimentverfolgung und Modellbewertungstools (z.B. Weights & Biases oder ähnliche) und eine starke Neigung zu messungsgetriebenem Fortschritt.
- Fließend in Englisch, Deutsch ist von Vorteil.
Schön zu haben
- Erfahrung mit Domänenanpassung und Bewertung in unausgewogenen Einstellungen (seltene Ereignisse, hohe Kosten für Fehlschläge/falsche Alarme).
- Vertrautheit mit bereichsnahen Bedenken: Modellverpackung, Leistungsbeschränkungen und kontinuierliche Bewertung unter sich ändernden realen Bedingungen.
- Erfahrung mit Sensor-/Zeitreihendaten oder Industriedaten, bei denen Grenzfälle und Datensatzverschiebungen die Norm sind.
- Erfahrung mit agentischen KI-Entwicklungsabläufen, um Experimente zu beschleunigen (Analyse, Ablationen, Testgerüste) und dabei sorgfältige Überprüfung und wissenschaftliche Strenge aufrechtzuerhalten.
Warum wir?
- Mission-getriebenes Team: Bei Omegga sind Sie nicht nur ein Mitarbeiter, sondern Teil einer zielgerichteten Reise, die an einer Lösung mit greifbaren globalen Auswirkungen arbeitet.
- Umzugshilfe: Voll möblierte, erschwingliche Wohnung in weniger als 3 Minuten Fußweg vom Büro (bis zu 6 Monate).
- VSOPs: Überdurchschnittliches Unternehmensbeteiligungspaket.
- Moderne Arbeitsumgebung: Ein schönes Büro im Münchener Werksviertel, mit bis zu 50% Remote-Arbeit.
- Vorteile: Monatlicher Gutschein, bei dem Sie zwischen 100+ Partnern wählen können (z.B. Urban Sports, D-Ticket, REWE, Rossmann, IKEA).
- Wettbewerbsfähiges Gehalt: Marktorientierte Vergütung, die Ihre Fähigkeiten und Beiträge anerkennt.
- Urlaub: 28 bezahlte Urlaubstage pro Jahr.
Senior Deep Learning Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Omegga
Omegga ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, positive Veränderungen für Tiere, Menschen und den Planeten zu bewirken. Unsere offene und innovative Unternehmenskultur fördert die persönliche und berufliche Entwicklung, während wir gemeinsam an der Skalierung unserer bahnbrechenden Technologien arbeiten. Als Teil unseres Teams haben Sie die Möglichkeit, direkt mit den Gründern zusammenzuarbeiten und echte Verantwortung zu übernehmen, was Ihnen wertvolle Erfahrungen in einem dynamischen und bedeutungsvollen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Deep Learning Engineer (m/f/d) 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 Omegga 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 Deep Learning Engineer (m/f/d) 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 Deep Learning Engineer (m/f/d) bei Omegga gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Omegga 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 Omegga entscheidend sein!
