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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle für spannende Anwendungsfälle im Motorsport.
- Arbeitgeber: RACEON, dein Spezialist für Spitzenleistung am Renntag.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit möglich, wettbewerbsfähiges Gehalt und spannende Projekte.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und gelegentlichen Reisen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen ML-Systemen und erlebe den Nervenkitzel des Motorsports.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktions-ML-Systemen und starke Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
RaceOn sucht einen Senior Machine Learning Engineer sowie einen Junior Machine Learning Engineer, um Produktions-ML-Systeme zu entwerfen und aufzubauen, die an Renntagen einen Wettbewerbsvorteil schaffen. Die Aufgaben sind leicht unterschiedlich, aber die Kandidaten werden über dieselbe Bewerbung verwaltet, und weitere Details werden im Interview verfügbar sein. Eine Generalisierung der Aufgaben sowie der Profilanforderungen ist unten aufgeführt.
Ihre Mission
- Entwicklung, Validierung und Bereitstellung von ML-Modellen für Leistungs- und Betriebsanwendungsfälle (z. B. prädiktive Analytik, Entscheidungsunterstützung, Leistungsbewertung)
- Aufbau von Datenpipelines und Analyse-Workflows für strukturierte und zeitabhängige Daten
- Implementierung von Überwachungs- und Iterationspraktiken für bereitgestellte Modelle (Grundlagen von MLOps)
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Leistungspartnern, um Anforderungen in Ergebnisse umzusetzen
- Beitrag zur Qualität der ML-Infrastruktur und des Codes (Überprüfungen, Dokumentation, wiederverwendbare Komponenten)
- Gelegentliche Reisen zur Live-Validierung und zum Feedback von Stakeholdern (rollenspezifisch; ca. 5–6 Rennwochenenden/Jahr für einige Einsätze)
Ihr Profil
- 2+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Produktions-ML-Systemen
- MSc in Machine Learning, Data Science, Informatik oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige Erfahrung)
- Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Bibliotheken (scikit-learn und/oder PyTorch/TensorFlow)
- Erfahrung mit Datenhandling und Abfragen (SQL)
- Verständnis von Modellauswertung, Bereitstellungskonzepten und Versionskontrolle (Git)
- Fähigkeit, in komplexen Ingenieurumgebungen zu arbeiten und mit nicht-ML-Stakeholdern zu kommunizieren
- Von Vorteil wären: Zeitreihenprognosen, Optimierung, Echtzeitsysteme, Dashboards, Sport-/Motorsportanalytik, AWS-Erfahrung.
Arbeitsort: USA | Remote möglich (rollenspezifisch) | Eingeschränkte Reisen erforderlich
Über uns
RACEON SIND IHRE TRACKSIDE-SPEZIALISTEN, die sicherstellen, dass Spitzenleistungen dort erbracht werden, wo es am meisten zählt - am Renntag. Unsere Ingenieure sind hochspezialisiert und motiviert durch Erfolg. Sie kommen aus verschiedenen Bereichen des Motorsports und sind allesamt hochqualifizierte Kandidaten, die den Unterschied ausmachen können. Wir stehen als talentierte Einzelpersonen oder als konsolidierte Gruppe zur Verfügung, die aufgrund unseres Verständnisses der Stärken jedes einzelnen Teammitglieds in der Lage sind, Spitzenleistungen zu erbringen.
(Senior) Machine Learning Engineer Arbeitgeber: RaceOn
Kontaktperson:
RaceOn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Machine Learning Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden. Also, sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Machine Learning Engineers vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Wir wissen, dass du das kannst – zeig es ihnen!
✨Präsentiere deine Projekte
Habe eine Auswahl deiner besten Projekte parat, die deine Fähigkeiten zeigen. Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, um deine Arbeit zu präsentieren. Lass uns zeigen, was du drauf hast!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und hey, wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Machine Learning Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für Machine Learning und Motorsport zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du bei RaceOn arbeiten möchtest und was dich antreibt.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine 2+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Produktions-ML-Systemen klar hervorhebst. Nenne spezifische Projekte oder Technologien, die du verwendet hast, wie Python, scikit-learn oder TensorFlow, um uns zu zeigen, dass du das Zeug dazu hast.
Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen darzustellen. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für unser Team bist.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei RaceOn vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen. So kannst du gezielt auf die Fragen eingehen und deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen zeigen. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Verbesserung von Prozessen beigetragen hast.
✨Technische Kenntnisse auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den relevanten Technologien und Tools, wie Python, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow, vertraut bist. Du solltest auch ein gutes Verständnis für SQL und MLOps haben. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben zu lösen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Ideen klar und verständlich kommunizieren kannst. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit auch Nicht-ML-Experten folgen können. Das zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch gut im Team arbeiten kannst.