Talent pool: Senior Machine Learning Engineer

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.

Quantori ist ein internationales Team: Wir haben Kollegen, die nicht nur im Büro, sondern auch remote aus der ganzen Welt arbeiten.

Verantwortlichkeiten:

• Engagieren Sie sich mit Kunden, um deren Geschäftsanforderungen zu verstehen und fachkundige Beratung zur Nutzung von ML- und KI-Technologien zur Lösung ihrer Probleme zu bieten.
• Entwerfen Sie End-to-End-ML-Lösungen, die den Kundenbedürfnissen gerecht werden, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Datenerfassung, Vorverarbeitung, Merkmalsengineering, Modellauswahl und Bereitstellung.
• Architektieren Sie skalierbare und zuverlässige ML-Systeme, die große Datenmengen und Echtzeitverarbeitung bewältigen können. Stellen Sie sicher, dass die Lösungen robust, sicher und skalierbar sind, wobei Leistung, Latenz und Kostenoptimierung berücksichtigt werden.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Datenwissenschaftlern, Softwareingenieuren und Fachexperten, um erfolgreiche ML-Projekte zu liefern.
• Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen in ML, KI und verwandten Technologien informiert und identifizieren Sie Innovations- und Differenzierungsmöglichkeiten.
• Führen Sie Forschung und Experimente durch, um neue ML-Algorithmen, Techniken und Frameworks zu erkunden, die das Angebot des Unternehmens verbessern können.
• Präsentieren Sie Ergebnisse und Erkenntnisse klar und prägnant an interne Teams und externe Stakeholder.

Was wir erwarten:

• 3+ Jahre Erfahrung als ML-Ingenieur oder Datenwissenschaftler, entweder in der Wissenschaft oder Industrie.
• Erfahrung in der Programmierung mit Python und Erfahrung mit Python-Datenwissenschafts-Frameworks.
• Starke Programmierkenntnisse mit nachgewiesener Erfahrung in der Implementierung von Python-basierten Machine-Learning-Lösungen.
• Vertrautheit mit gängigen ML-Frameworks (z.B. PyTorch, Keras) und Bibliotheken (z.B. NumPy, scikit-learn).
• Erfahrung mit LLM-Agenten, einschließlich Tool-Nutzung und -Argumentation, z.B. die Kombination von RAG-Lösungen und Code-Interpreter.
• Erfahrung mit LLM-Finetuning.
• Solides Wissen über die Grundlagen des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens.
• Erfahrung mit transformerbasierten Sprachmodellen.
• Fähigkeit, Forschungsideen und Algorithmen zu interpretieren und umzusetzen.
• Praktische Erfahrung mit relationalen SQL- und NoSQL-Datenbanken.
• Obere Mittelstufe oder höheres Niveau der Englischkenntnisse.
• Fähigkeit, mit externen Kunden zu arbeiten und starke Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich Präsentationen in Webinaren und Konferenzen.
• Fähigkeit, Teammitglieder zu betreuen und deren berufliche Entwicklung zu unterstützen.
• Schneller Lerner mit der Fähigkeit, sich an neue Technologien, Frameworks und Algorithmen anzupassen.

Nice to have:

• Erfahrung im Entwurf komplexer Multi-Modell- und Multi-Modal-ML-Anwendungen und -Produkte.
• Solide Grundlage in der Entwicklung von Datenanalysesystemen, einschließlich Datenexploration/-crawling, Merkmalsengineering, Modellbildung, Leistungsbewertung und Online-Bereitstellung von Modellen.
• Erfahrung mit cloudbasierten Tools und Technologien für Datenpipelines, Modellentwicklung und -bereitstellung, insbesondere AWS (Amazon Web Services).
• Vertrautheit mit AI/ML-Betriebswerkzeugen wie Airflow, MLFlow, H2O usw.
• Erfahrung mit MLOps-Tools und -Frameworks wie Jupyter Notebook, Kubernetes, Kubeflow, Spark usw.
• Erfahrung im Aufbau skalierbarer AI/ML-Systeme für kontinuierliche Trainingsautomatisierung, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung oder ähnliche fortgeschrittene AI/ML-Probleme.
• Ingenieurerfahrung in der Modelloptimierung mit CUDA/OpenCV, C++, Low-Level-Python-Skripten usw.
• Aktuelle Veröffentlichungen in den Bereichen Deep Learning, verteiltes Rechnen, Bioinformatik oder anderen Lebenswissenschaften.
• Fachkenntnisse in Biologie und/oder Chemie.

Wir bieten:

• Wettbewerbsfähige Vergütung.
• Remote- oder Büroarbeit.
• Gesundheitsleistungen: Krankenversicherung und bezahlte Krankheitsausfälle.
• Kontinuierliche Weiterbildung, Mentoring und Programme zur beruflichen Entwicklung.
• Ein Team mit hervorragender technischer Expertise.
• Zertifizierungen, die vom Unternehmen bezahlt werden.