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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Prototypen und arbeite an innovativen Projekten mit modernster Technologie.
- Arbeitgeber: Orcrist, ein innovatives 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/MLOps 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.
- Bewertungswerkzeuge 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 Datensatzkuratierung, Annotation-Schleifen, Experimentverfolgung und sicherer Iteration zusammenarbeiten.
- Prototypen betriebsfähig 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; in der Lage, Kompromisse klar zu kommunizieren.
- Berechtigt, in Deutschland zu arbeiten; EU/NATO-Staatsbürgerschaft bevorzugt und Exportkontrollscreening gilt.
Nice-to-haves
- Erfahrung mit GPU-Bereitstellung/Optimierung (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 Bedingungen: 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 (all gender) Arbeitgeber: Orcrist Technologies
Kontaktperson:
Orcrist Technologies HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer (all gender)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten 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 ML-spezifische Fragen. Wir haben viele Ressourcen, die dir helfen können, also schau mal vorbei!
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Projekte zu präsentieren! Zeige, was du kannst, indem du deine Prototypen und Ergebnisse klar und überzeugend erklärst. Wir unterstützen dich gerne dabei, deine Präsentationsfähigkeiten zu verbessern.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an innovativen Lösungen zu arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer (all gender)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für ML Engineering sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du bei Orcrist arbeiten möchtest und was dich motiviert.
Mach es konkret!: Gib uns konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.
Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles gut strukturiert ist. Eine klare und übersichtliche Bewerbung macht einen besseren Eindruck und zeigt, dass du dir Mühe gibst.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns landet!
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, indem du Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit teilst.
✨Bereite konkrete Projekte vor
Sei bereit, über spezifische ML-Projekte zu sprechen, an denen du gearbeitet hast. Erkläre, wie du Prototypen entwickelt und in produktionsähnlichen Umgebungen implementiert hast. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst und umsetzen kannst.
✨Kommuniziere klar
Da die Rolle auch das Kommunizieren von Trade-offs erfordert, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, deine Entscheidungen und deren Auswirkungen auf das Projekt zu erläutern.
✨Fragen stellen
Zeige dein Interesse an der Position, indem du Fragen zur Unternehmenskultur, den aktuellen Projekten oder den Herausforderungen, denen sich das Team gegenübersieht, stellst. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.