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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte aktiv die KI-Transformation und entwickle robuste ML-Systeme.
- Arbeitgeber: Innovative Plattform fĂĽr angewandte KI mit Fokus auf Zusammenarbeit.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der KI.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML-Engineering und starke Kommunikationsfähigkeiten.
- Andere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit spannenden Projekten und Herausforderungen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Du möchtest den Aufbau von IPAI aktiv und hands‑on mitgestalten? Als Innovationsplattform für angewandte KI verfolgen wir das Ziel, Künstliche Intelligenz in Unternehmen und Institutionen erfolgreich in die Anwendung zu bringen. Mit IPAI haben wir uns die Ambition gesetzt, das “Global Home of Human AI” zu werden. Wir schaffen einen Raum für erfolgreiche KI-Transformation und Kollaboration, wodurch wir weiteres Momentum für einen echten KI-Hotspot in Europa generieren.
Als erfahrener und praxisorientierter Applied Machine Learning Engineer (m/w/d) bereicherst du das IPAI Engineering Team. Mit deinem Einsatz überführst du ambitionierte Ideen innerhalb des IPAI-Ökosystems in robuste End‑to‑End‑ML-Systeme. Dabei verbindest du die Bereiche Forschung, Infrastruktur und Anwendung. Die Rolle kombiniert "Forward‑Deployed Engineering" mit Plattform‑Denken: Hands‑on, wo nötig; strategisch, wo erforderlich – immer mit dem Ziel, die IPAI Member und Partner erfolgreich zu machen.
Deine Aufgaben
- Interagiere als "Forward‑Deployed Engineer" direkt mit den Teams unserer Partner, um Projektfortschritte zu sichern, technische Risiken zu minimieren und die Auslieferung zu beschleunigen.
- Entwickle Lösungen, die unsere IPAI-Member erfolgreich machen. Arbeite direkt mit Partnern zusammen, um ML‑Lösungen für konkrete Probleme zu entwerfen, zu prototypisieren und zu implementieren.
- Decke den gesamten ML‑Produktzyklus ab und trage zum Aufbau von End‑to‑End‑ML‑Systemen bei, die Daten‑ und Metadatenmanagement, Training, Evaluierung, Deployment und Monitoring umfassen.
- Übernehme den Technical Lead und biete Architekturberatung, um Teams bei der Auswahl von Tools, dem Systemdesign und der Abwägung von Vor‑ und Nachteilen moderner ML‑Stacks zu unterstützen.
- Arbeite eng mit internen IPAI Fachbereichen (z.B. Partner Management, Produktstrategie etc.) zusammen und liefere Mehrwerte fĂĽr das Offering von IPAI.
- Stärke das technologische Fundament von IPAI durch deinen Beitrag zu wiederverwendbaren Patterns und Plattform‑Komponenten sowie durch Mentoring und das Teilen von Best Practices.
Dein Profil
- Du blickst auf eine mehrjährige Erfahrung als Applied ML Engineer, Machine Learning Engineer oder ML Platform Engineer in einer praxisorientierten Senior‑Rolle zurück.
- Du beherrschst die theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens und generativer KI und kannst mit deiner praktischen Erfahrung den gesamten ML/AI Entwicklungszyklus abdecken (Datenmanagement, Modelltraining, und -evaluierung, Deployment und ML Ops, sowie agentische Workflows). Ein tiefes Verständnis des KI-Ökosystems in Python rundet deine Kenntnisse ab.
- Du übersetzt reale Kundenanforderungen mit Leichtigkeit in präzise technische Lösungen und arbeitest dabei eng mit den Nutzern zusammen. Dabei schaffst du es, komplexe Sachverhalte sowohl für technische als auch nicht‑technische Zielgruppen verständlich aufzubereiten.
(Senior) Applied ML Engineer IPAI (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Dienstleistung KG
Kontaktperson:
Schwarz Dienstleistung KG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Applied ML Engineer IPAI (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der KI- und ML-Branche in Kontakt zu treten. Zeige Interesse an ihren Projekten und teile deine eigenen Ideen – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du nicht nur dein Wissen über ML vertiefst, sondern auch praktische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit parat hast. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Tools du verwendet hast.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle bei IPAI findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI vertraut. Lies Blogs, nimm an Webinaren teil und teile dein Wissen in Diskussionen. So kannst du zeigen, dass du am Puls der Zeit bist und bereit, innovative Lösungen zu entwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Applied ML Engineer IPAI (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zu verstehen, wie du zum Erfolg von IPAI beitragen kannst.
Achte auf die Details!: Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind wichtig. Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen. Ein gut strukturierter Text zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst und professionell arbeitest.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Dienstleistung KG vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Mission von IPAI vertraut und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Zeige im Interview, dass du die Ziele des Unternehmens verstehst und bereit bist, aktiv zur KI-Transformation beizutragen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie du den gesamten ML-Produktzyklus abgedeckt hast. Das hilft, deine praktische Erfahrung zu untermauern.
✨Technisches Wissen demonstrieren
Sei bereit, dein technisches Wissen über maschinelles Lernen und generative KI zu zeigen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu aktuellen Trends und Technologien im KI-Ökosystem zu beantworten und erkläre, wie du diese in deinen bisherigen Projekten angewendet hast.
✨Fragen stellen
Zeige Interesse an der Position und dem Team, indem du gezielte Fragen stellst. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie der Entwicklungsprozess für ML-Lösungen aussieht. Das zeigt, dass du proaktiv denkst und wirklich an der Rolle interessiert bist.