Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare ML/LLM-Systeme und automatisiere benutzerfreundliche Berichte.
- Unternehmen: Quantori, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf KI und ML.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, Gesundheitsleistungen und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Flexibles Arbeiten im Büro oder remote mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und forme die Zukunft der Technologie.
- Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit REST-APIs erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Diese Position ist derzeit Teil des Quantori Talent Pools, was bedeutet, dass es momentan keine aktive Stelle gibt. Wir freuen uns jedoch über die Möglichkeit, Ihr Interesse zu besprechen und würden gerne mit Ihnen über die Berücksichtigung Ihres Lebenslaufs für bevorstehende Möglichkeiten in dieser Rolle sprechen.
Verantwortlichkeiten:
- Architektur und Implementierung skalierbarer ML/LLM-Systeme, die große Datenmengen und nahezu Echtzeitverarbeitung bewältigen, mit Fokus auf Sicherheit, Zuverlässigkeit, Latenz und Kostenoptimierung.
- Modulare, wartbare und gut getestete Python-Dienste und Workflow-Komponenten erstellen.
- Entwurf und Implementierung von Unternehmensintegrationen für agentische Workflows (interne Systeme und externe nachgelagerte Systeme) unter Verwendung relevanter Plattform-APIs.
- Qualitätssicherung und Daten-Normalisierung über Pipelines durchführen.
- Automatisierung der Erstellung klarer, benutzerfreundlicher Berichte und Ausgaben (z.B. PDFs und UI-fähige Ansichten) basierend auf Agentenergebnissen, die zur Unterstützung der Akzeptanz und des täglichen Gebrauchs entworfen wurden.
- Eng mit Stakeholdern und Ingenieuren in verschiedenen Teams zusammenarbeiten, um Lösungen zu liefern.
Was wir erwarten:
- Starke Kenntnisse in Python, einschließlich asyncio.
- Solide Erfahrung im Aufbau von REST-APIs.
- Vertrautheit mit ML-Frameworks und -Bibliotheken wie PyTorch / TensorFlow (Keras), numpy, scikit-learn.
- Erfahrung mit Tool-Calling und MCP.
- Erfahrung mit LLM-Agenten, einschließlich der Handhabung von Zustand, Kontext, Speicher, iterativen Schleifen und Ausgabevalidierung.
- Erfahrung im Umgang mit Datenbanken / Datenspeichern (PostgreSQL/MySQL, NoSQL, S3).
- Erfahrung in der Bewertung von ML/LLM-Ausgaben hinsichtlich Qualität, Genauigkeit und Konsistenz sowie der Implementierung praktischer Evaluierungs- und Validierungsworkflows.
Schön zu haben:
- Docker.
Wir bieten:
- Wettbewerbsfähige Vergütung.
- Remote- oder Büroarbeit.
- Gesundheitsleistungen: Krankenversicherung und bezahlter Krankheitsurlaub.
- Kontinuierliche Weiterbildung, Mentoring und Programme zur beruflichen Entwicklung.
- Ein Team mit hervorragender technischer Expertise.
- Zertifizierungen, die vom Unternehmen bezahlt werden.
Talent Pool: Senior AI/ML Engineer Arbeitgeber: Quantori
Quantori ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliche Weiterbildung und berufliche Entwicklung, sowie flexiblen Arbeitsmodellen, fördert das Unternehmen eine positive und unterstützende Arbeitskultur. Die Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Gesundheitsleistungen und der Chance, an spannenden Projekten im Bereich KI und maschinelles Lernen zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Talent Pool: Senior AI/ML Engineer erhalten könnten
✨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 Quantori 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 Talent Pool: Senior AI/ML Engineer 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 Talent Pool: Senior AI/ML Engineer bei Quantori gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Quantori 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 Quantori entscheidend sein!
