Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative KI-Lösungen mit modernster Technologie.
- Arbeitgeber: Zukunftsorientierter Technologieanbieter mit einzigartigem Ansatz.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python oder C# und Kenntnisse in ML-Grundlagen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 39000 - 91000 € pro Jahr.
Job Description
Junior Machine learning engineer – Building critical AI Data solutions – Bis Zu – €65,000We help companies get the most out of their data – and you can be part of it As a forward-thinking technology service provider with a unique approach, we implement exciting digitisation projects and prepare businesses for a data-driven future.With cutting-edge technologies such as generative AI, scalable data solutions, and trustworthy AI, you'll experience a varied and dynamic work environment filled with challenges that promote growthYour TasksDesign, build, and deploy machine learning solutions with a focus on LLMs, RAG pipelines, and autonomous agent frameworksFine-tune and optimise pre-trained language models for task-specific applicationsDevelop and maintain end-to-end ML pipelines, from data ingestion to model monitoringCollaborate with product teams and domain experts to identify use cases and translate them into AI-powered featuresContribute to the evolution of our internal ML tooling, infrastructure, and best practicesStay current with research and innovations in generative AI, multimodal models, and related areasYour ProfileSolid programming experience in Python or C#Hands-on experience implementing RAG architectures, using vector databases (e.g., FAISS, Weaviate, Pinecone), and knowledge of prompt engineeringFamiliarity with frameworks for building Agentic AI systems (e.g., LangChain, AutoGPT, OpenAgents, or custom tooling)Strong understanding of ML fundamentals: data preprocessing, model evaluation, overfitting, bias, etc.Experience deploying models into production (APIs, containers, CI/CD, etc.)Ability to work collaboratively in a cross-functional team
Junior Machine learning engineer - Building critical AI Data solutions - Bis Zu - 65,000 Arbeitgeber: Optimus Search
Kontaktperson:
Optimus Search HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Junior Machine learning engineer - Building critical AI Data solutions - Bis Zu - 65,000
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und mache dich mit den gängigen ML-Frameworks vertraut. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
✨Tipp Nummer 4
Bleib am Puls der Zeit! Informiere dich über die neuesten Trends in der KI und im maschinellen Lernen. Das zeigt, dass du engagiert bist und bereit, dich weiterzuentwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Junior Machine learning engineer - Building critical AI Data solutions - Bis Zu - 65,000
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Junior Machine Learning Engineer interessierst. Lass deine Leidenschaft für KI und Daten durchscheinen!
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python oder C# sowie deine Erfahrungen mit RAG-Architekturen und ML-Pipelines klar hervorhebst. Wir wollen sehen, dass du die technischen Skills hast, die wir suchen!
Sei konkret: Gib uns konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du ML-Lösungen entworfen und implementiert hast. Das hilft uns, deine Eignung für die Rolle besser zu verstehen.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und wir sie direkt bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Optimus Search vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, um die neuesten Technologien und Trends im Bereich Machine Learning und generative AI zu recherchieren. Zeige, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch über aktuelle Entwicklungen informiert bist.
✨Praktische Beispiele parat haben
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung vor, die deine Fähigkeiten in Python oder C# sowie deine Kenntnisse in RAG-Architekturen und Agentic AI-Systemen demonstrieren. Das hilft dir, deine Kompetenzen greifbar zu machen und zeigt dein praktisches Wissen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle eine enge Zusammenarbeit mit Produktteams und Fachexperten erfordert, solltest du im Interview betonen, wie wichtig dir Teamarbeit ist. Teile Erfahrungen, in denen du erfolgreich in einem interdisziplinären Team gearbeitet hast und wie du zur Lösung von Herausforderungen beigetragen hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich ML oder wie das Unternehmen Innovationen in der generativen AI umsetzt.