Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Prototypen und arbeite an innovativen Projekten mit modernster Technologie.
- Arbeitgeber: Orcrist, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenintelligenz.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, Remote-Arbeit, Ausstattungs- und Lernbudget.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen und regelmäßigen Workshops in Berlin.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der ML-Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in ML Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Orcrist baut die Orcrist Intelligence Platform (OIP), ein Kubernetes-basiertes Datenintelligenzsystem, das als SaaS oder selbst gehostet/on-prem (einschließlich luftdichter Bereitstellungen) bereitgestellt wird. Wir kombinieren Datenverarbeitung, ML/AI und eine moderne Webanwendung, um mission-kritische Kunden in öffentlichen und privaten Sektoren zu unterstützen.
Rolle
Inkubieren und validieren Sie neue ML-Initiativen von Anfang bis Ende. Im Bereich Innovation werden Sie prototypenfähige vertikale Schnitte erstellen, die Datenflüsse, Modellbereitstellung, Bewertung und Produktintegration umfassen – und dann klare Artefakte übergeben, damit die Lieferteams diese langfristig produktiv machen und besitzen können.
Was Sie tun werden
- ML-Prototypen vertikaler Schnitte erstellen, die Ingestion/Verarbeitung mit Inferenz und sichtbaren Produktergebnissen (Suche, Einblicke, UX-Flows) verbinden.
- Bewertungshilfen und Entscheidungsartefakte erstellen: Datensätze, Baselines, Qualitäts-/Latenz-/Kostenmetriken und Go/No-Go-Empfehlungen.
- Prototypen für die Übernahme verpacken: Dienste containerisieren, reproduzierbare Bereitstellungen definieren und Betriebsanleitungen/Checklisten erstellen.
- Mit Forschung und Datenengineering bei der Datensatzkurierung, Annotation-Schleifen, Experimentverfolgung und sicherer Iteration zusammenarbeiten.
- Prototypen betrieblich glaubwürdig machen: Instrumentierung, Überwachung und Sicherheits-/Compliance-Grundlagen (Umgang mit PII, Provenienzdenken).
Über Sie
- 3+ Jahre Erfahrung in ML-Engineering/MLOps (abhängig vom Niveau), mit Nachweisen über die Bereitstellung realer Systeme.
- Starke Python- und praktische PyTorch/Transformers-Kenntnisse; komfortabel beim Überführen von Modellen von Notebooks in reproduzierbare Dienste.
- Praktische Erfahrung mit Kubernetes + Containern; in der Lage, in produktionsähnlichen Clustern (einschließlich Offline-/luftdichter Einschränkungen) bereitzustellen und Probleme zu beheben.
- Starke Bewertungsdisziplin und Überwachungsmentalität; komfortabel beim klaren Kommunizieren von Abwägungen.
- Berechtigt, in Deutschland zu arbeiten; EU/NATO-Staatsbürgerschaft bevorzugt und Exportkontrollscreening gilt.
Nice-to-haves
- GPU-Bereitstellungs-/Optimierungserfahrung (Triton/KServe, ONNX/TensorRT, Batching, Quantisierung).
- Streaming/Pipeline-Tools (Kafka, Ray, Beam/Flink/Spark) und Such-/Vektor-/Graph-Integrationen.
- Deutschkenntnisse (B1+) und/oder Erfahrung mit regulierten/öffentlichen Datensätzen und Arbeitsabläufen.
Was wir bieten
Moderne ML-Stack unter realen Einschränkungen: Kubernetes, Streaming und hybride/on-prem/luftdichte Bereitstellungen. Remote-first in Deutschland mit regelmäßigen Workshops in Berlin, 30 Tage Urlaub, Ausstattungs- & Lernbudget. Hohe Hebelwirkung: Ihre Prototypen und Übergaben blockieren mehrere Lieferteams nicht.
ML Engineer Arbeitgeber: Orcrist Technologies
Kontaktperson:
Orcrist Technologies HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen ML-Engineers und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Praktische Demonstrationen
Bereite dich darauf vor, deine Fähigkeiten in einem technischen Interview zu demonstrieren. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung mit Tools wie PyTorch und Kubernetes.
✨Prototypen bereitstellen
Sei bereit, deine Ideen in Form von Prototypen zu präsentieren. Zeige, wie du ML-Modelle von der Theorie zur Praxis bringst und erkläre, wie du sie in produktive Umgebungen integrierst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht und du die besten Chancen auf ein Vorstellungsgespräch hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und lass deine Leidenschaft für ML Engineering durchscheinen. Das macht deine Bewerbung authentisch und ansprechend.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und professionell ist.
Zeig deine Erfahrungen!: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du ML-Lösungen umgesetzt hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du in unser Team passt.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil von StudySmarter zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Orcrist Technologies vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die Orcrist verwendet, insbesondere Kubernetes, Python und PyTorch. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast, wie du ML-Modelle von Notebooks in produktionsreife Dienste überführst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du ML-Initiativen end-to-end incubiert und validiert hast, und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst.
✨Kommuniziere klar
Da die Rolle auch das Erstellen von Entscheidungshilfen und Empfehlungen umfasst, ist es wichtig, dass du deine Gedanken klar und strukturiert kommunizieren kannst. Übe, technische Konzepte einfach zu erklären, damit auch Nicht-Techniker verstehen, was du tust.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Projekten oder Herausforderungen des Teams sind immer gut!