Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere leistungsstarke Machine Learning Modelle für wichtige Geschäftsentscheidungen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit talentierten und ehrgeizigen Mitarbeitern.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienpaket, 27 Tage Urlaub und hybride Arbeitsmodelle.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit regelmäßigen Team-Events und hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Unternehmens und arbeite an bahnbrechenden Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und Kenntnisse in Python und ML-Frameworks.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wie Sie einen Einfluss ausüben werden:
- Entwerfen, bauen, testen und implementieren Sie robuste Machine-Learning-Modelle, die kritische Geschäftsentscheidungen unterstützen.
- Entwickeln und pflegen Sie skalierbare Pipelines zur Unterstützung sowohl des Modelltrainings als auch der Echtzeitanalyse.
- Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern, Softwareingenieuren und Produktteams zusammen, um innovative Ideen in produktionsreife Lösungen umzuwandeln.
- Implementieren Sie bewährte Verfahren der Branche, um die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und kontinuierliche Leistungsverbesserung der Modelle sicherzustellen.
- Bleiben Sie über die neuesten Fortschritte im Bereich Machine Learning und KI informiert und integrieren Sie neue Techniken, um unsere Lösungen an der Spitze zu halten.
Was wir suchen:
- Sie haben umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Sie sind versiert in Python und haben Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder ähnlichem.
- Sie verfügen über einen starken Hintergrund in der Datenverarbeitung und -analyse, unter Verwendung von Tools wie Pandas, NumPy, Apache Spark oder ähnlichem.
- Sie haben Erfahrung mit Orchestrierungstechnologien wie Airflow, Kubeflow, Flyte oder ähnlichem.
- Sie sind gut mit AWS-Cloud vertraut und haben praktische Erfahrung mit Containerisierungs- und Orchestrierungstools (z. B. Docker, Kubernetes).
- Sie haben ein solides Verständnis der grundlegenden ML-Konzepte, einschließlich Modellevaluation, Überwachung und Optimierung.
- Sie gedeihen in agilen, kollaborativen Umgebungen und kommunizieren komplexe technische Konzepte klar.
- Erfahrung mit MLOps-Best-Practices und Infrastruktur-als-Code (wie Terraform) sind von Vorteil.
- Erfahrung mit AWS Sagemaker ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Bereitstellung und Ausführung von Modellen in latenzarmen Produktionsumgebungen ist von Vorteil.
Was wir anbieten:
- Ein hochwirksames und dynamisches Umfeld mit den talentiertesten und ehrgeizigsten Menschen, mit denen Sie je gearbeitet haben.
- Eine Chance, die Geschichte eines Unternehmens und einer Kategorie von Grund auf zu gestalten.
- Echte Verantwortung. Sie haben die Freiheit und das Vertrauen, zu bauen, zu testen und die Führung zu übernehmen.
- Ein Produkt, das von den besten Marken weltweit genutzt wird.
- Visa- und Umzugshilfe für Sie und Ihre Familie, wo erforderlich.
- Hybrides Arbeiten mit einem Büro im Herzen Berlins.
- Regelmäßige Teamevents, Aktivitäten und Off-Sites.
- Vergünstigte Mitgliedschaft im Urban Sports Club.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienpaket.
- 27 Tage bezahlter Jahresurlaub.
Senior Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Payrails GmbH
Kontaktperson:
Payrails GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Machine Learning Engineers und Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Präsentiere deine Projekte
Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine besten Machine Learning Modelle und Pipelines zeigst. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast – das macht Eindruck!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben vertraut, die in technischen Interviews für Machine Learning Positionen gestellt werden. Übe das Lösen von Problemen unter Zeitdruck, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du denkst, dass du gut zu uns passt, zögere nicht und bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du schnell in den Auswahlprozess kommst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen mit Machine Learning. Zeig uns, wie du Modelle entwickelt und in Produktionsumgebungen eingesetzt hast. Das macht einen großen Unterschied!
Verwende klare Sprache: Halte deine Bewerbung klar und prägnant. Vermeide zu viele technische Fachbegriffe, es sei denn, sie sind notwendig. Wir möchten verstehen, was du kannst, ohne ein Wörterbuch zur Hand nehmen zu müssen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie direkt bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Payrails GmbH vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die in der Stellenbeschreibung genannten Technologien und Tools gut verstehst. Wenn du mit TensorFlow, PyTorch oder ähnlichen ML-Frameworks gearbeitet hast, bringe konkrete Beispiele mit, um deine Erfahrung zu untermauern.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Machine Learning Konzepten, wie Modellbewertung und -optimierung. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit du im Interview klar und verständlich kommunizieren kannst.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone, wie du mit Data Scientists und Software Engineers zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Bleib auf dem neuesten Stand
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und KI. Zeige im Interview, dass du bereit bist, neue Techniken zu integrieren und dass du ein echtes Interesse an kontinuierlichem Lernen hast.